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J-GLOBAL ID：201802228793762441   整理番号：18A0447808

ファジィクラスタリングおよびMarr Hildrethアルゴリズムに基づく強化衛星画像分類【Powered by NICT】

Enhance satellite image classification based on fuzzy clustering and Marr-Hildreth algorithm

著者 (3件)： Kaur Rupinder (Department of Computer Science, Chandigarh Group of Colleges, Landran Mohali, Punjab, India) ,  Sharma Dolly (Department of Computer Science, Chandigarh Group of Colleges, Landran Mohali, Punjab, India) ,  Verma Amit (Department of Computer Science, Chandigarh Group of Colleges, Landran Mohali, Punjab, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPCC  ページ： 130-137  発行年： 2017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： 衛星画像分類は,衛星データの自動化研究と構造認識のための遠隔検出におけるリサイクル重要な方法,データや情報の膨大な量の自動理解を促進するものである。近年,各種分類法の,平行六面体とより少ない距離分類器などが生じるが,正確さの割合の関係におけるそれらの提示をより良く得るために静的に必須である。既存の研究後に,ファジィc-平均岩石地,影,工事の計画をカバーのためのクラスタリングアルゴリズムとFFNN分類器交雑種を研究した。セグメンテーションのための適切な画像を生成するために分離した段階前処理プロセスを初期化する。画像の処理は,衛星画像の有効な分割を見出すためにABCとファジィc平均を断面パン粉により実装し,NNを用いた分類であることを断面遺伝的人工ハチコロニー(ABC)アルゴリズムを用いて精密化した。提供されたハイブリッドアルゴリズムの提示は,人工ハチコロニー(ABC)アルゴリズム,ABC GAアルゴリズムに影響するKFCMのようなアルゴリズムと性能を比較した。Mar H ildrethエッジ検出アルゴリズムを用いたエッジ検出を実行した。ファジィc平均衛星画像のセグメンテーションのためのを用いてクラスタリング,特徴使用される原理成分分析を抽出するために,衛星画像分類を実行するバクテリア採餌アルゴリズムと分類SVM(Support Vector Machine)を用いて抽出した特徴を最適化した。最小時間とサポートベクトルマシンアルゴリズムに基づいてより良い精度を評価した。MATLAB2013aシミュレーションツールを用いた分類衛星画像のフレームワークを設計し,Xdb指数とDB指数の性能を評価した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 精密化 ,  セグメンテーション ,  *画像 ,  エッジ検出 ,  *アルゴリズム ,  *衛星利用画像 ,  自動化 ,  最適化 ,  *曖昧さ
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  人工ハチコロニー ,  クラスタリングアルゴリズム ,  分類法 ,  *画像分類 ,  *ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィクラスタリング ,  アルゴリズム ,  強化 ,  衛星画像 ,  分類