文献

J-GLOBAL ID：201802252602179174   整理番号：18A2038766

SAR画像分類のための偏光多様体による完全畳込みネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Fully Convolutional Network with Polarimetric Manifold for SAR Imagery Classification

著者 (4件)： Tu Mingxia (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China) ,  Han Gong (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China) ,  Liu Xinlong (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China) ,  He Chu (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 3563-3566  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： 画像分類性能は画像特徴と分類器選択の理解に依存する。特別な画像化機構のために,リモートセンシング画像のための正確な分類を達成することは,まだ非常に挑戦的である。本論文では,合成開口レーダ(SAR)画像分類のために,偏光測定マニホールドを有する完全畳込みネットワークを提案した。最初に,偏光測定特徴を抽出して,ターゲット情報を記述した。次に,高次元の特徴点を多様体構造を通して低次元に写像した。このようにして,単一マニホールドの効果は多層コンボリューションのそれに等しい。SAR画像データに関する実験結果は,提示した多様体ネットワークが偏光測定特徴を効果的に分離することができて,分類精度を改良することができることを示した。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： *ネットワーク ,  合成開口レーダ ,  *偏光 ,  偏光測定 ,  画像特性 ,  *畳込み ,  画像処理 ,  多層 ,  マニホールド ,  高次元 ,  *多様体
準シソーラス用語： 分類精度 ,  低次元 ,  リモートセンシング画像 ,  *画像分類 ,  *SAR画像 , 【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 (5件)： SAR画像 ,  分類 ,  偏光 ,  多様体 ,  畳込み