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J-GLOBAL ID：201802213541909051   整理番号：18A2039077

ビルディング検出精度を改善するための高速ICAアプローチへのMSERの統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Mser into a Fast ICA Approach for Improving Building Detection Accuracy

著者 (2件)： Agarwal Lipika (International Institute of Information Technology, Lab for Spatial Informatics, Hyderabad, 500032, India) ,  Rajan K. S. (International Institute of Information Technology, Lab for Spatial Informatics, Hyderabad, 500032, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 4831-4834  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,非常に高分解能衛星画像から建物を検出するための新しい技術を提示した。本研究は,[1]に示された非常に高分解能(VHR)多重スペクトル衛星画像からICAベースの建物検出技術の学習について構築した。ICAを通して得られた候補構築画素を用いて,最終的な可能性のある建物を得るために幾何学的性質を用いてフィルタリングされた最大安定極値領域(MSER)を抽出した。この技術は画素レベルでの偽検出を低減し,[1]のオブジェクトレベル性能を改善することを目的としている。2つの研究を組み合わせることにより,サイズ,形状,色,屋根の種類,影に対してロバストな教師なしの建物検出技術を提供した。異なる次元の15画像から成るより広い試験画像セットを用いて,完全検出プロセスの性能を評価した。組合せ技術は,それぞれ80.64%と83.65%の目標レベル精度と再現性を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画素 ,  衛星利用画像 ,  屋根 ,  *高速度 ,  ロバスト性 ,  検出法 ,  高分解能 ,  再現性 ,  フィルタリング ,  画像
準シソーラス用語： 幾何学的特徴 ,  多重スペクトル ,  高分解能衛星画像 ,  ビルディング検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビルディング ,  検出精度 ,  ICA ,  統合