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J-GLOBAL ID：201802262446505276   整理番号：18A0189611

主成分再構成:SAR画像におけるターゲット認識への応用【Powered by NICT】

Principal component reconstruction: With application to target recognition in SAR image

著者 (4件)： Yu Meiting (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhang Siqian (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhao Lingjun (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Kuang Gangyao (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSPCC  ページ： 1-5  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： 本論文では,合成開口レーダ(SAR)画像における目標物認識のための主成分再構成(PCR)に基づく分類法を提案した。SAR画像を特性化し,標的認識に同じターゲットの異なる強度の影響を軽減するために,SAR画像平均がゼロの主成分分析による主成分空間に写像される。主成分空間では,問い合わせサンプルは特定クラスから最も近い訓練サンプルの組み合わせにより再構成した。,同一性は,各クラスに関して最小再構成誤差を評価することによって決定される。特に,再構成係数が正であるに制約されている,これはある種の応用に妥当であった。移動および静止標的取得および認識(MSTAR)データセット上で行った包括的な実験を行い,十クラス標的認識と配置変動に対する提案した方法の効果的な性能を示した。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： 合成開口レーダ ,  *画像 ,  主成分分析 ,  *再構成 ,  キャラクタリゼーション ,  *物体認識
準シソーラス用語： 分類法 ,  *SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 再構成 ,  SAR画像 ,  ターゲット認識 ,  応用