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J-GLOBAL ID:201802263950311029   整理番号:18A1109407

地形同定のための有効なデータベース正規化交差相関(VDNCC)【JST・京大機械翻訳】

Valid data based normalized cross-correlation (VDNCC) for topography identification
著者 (6件):
資料名:
巻: 308  ページ: 184-193  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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正規化交差相関(NCC)関数は広く用いられているパターンマッチング法である。しかし,入力データが非長方形データまたは異常値により生成されたボイド面積を持つ場合,標準NCC関数の精度は低下する可能性がある。特に,NCCウィンドウの下の地域平均値がグローバル平均値において有意差を有するとき,可能なミスマッチングは同定結果に影響を及ぼす可能性があった。本論文では,有効なデータベースNCC(VDNCC)アルゴリズムを,ボイド面積の影響を除去するために提案した。新しいアルゴリズムは,有効なデータテンプレートを導入することにより,計算に含まれるボイド領域を防止する。VDNCCはより高いNCC値と実験における正しいマッチングの確率を得る。弾道同定試験において,結果は,VDNCCがコアとしてNCC機能に基づく同定の能力を強化することができることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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パターン認識  ,  ニューロコンピュータ  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (4件):
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