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J-GLOBAL ID：201802286103013546   整理番号：18A0518874

多重検出器融合とadaboost分類を用いた空中変化検出システム【Powered by NICT】

An aerial change detection system using multiple detector fusion and adaboost classification

著者 (3件)： Tan Yi (SRI International, 201 Washington Road, Princeton, New Jersey 08540, USA) ,  Das Subhodev (SRI International, 201 Washington Road, Princeton, New Jersey 08540, USA) ,  Chaudhry Ali (SRI International, 201 Washington Road, Princeton, New Jersey 08540, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2637-2641  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： 空中画像における変化検出は,シーンのプラットフォーム運動,大気中での分解と予測不可能な測光または熱変動の影響により挑戦的である。課題を克服するために著者らは,複数の変化検出器の周りに構築された空中変化検出システム,異なる特徴集合を利用すると出力の融合を導入した。教師つき分類器は,誤検出のための融合結果を選別した。特に,三変化検出器:有向勾配(H OG),クラスタリングに基づく異常検出(CBCD),および局所二値類似性パターン(LBSP)のヒストグラムを調べた。変化領域(ブロブ)のセットは融合後保持された。次に,特徴集合を各ブロブから抽出し,真の変化受入試験のためのAdaBoost分類器に入力する。提案モデルは,リアルタイムで変化検出を行うマルチスレッドシステムである。EOとIR画像の試験結果は,実世界の応用において,このシステムの有効性を実証した。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： 受入検査 ,  予測 ,  赤外線画像 ,  類似性 ,  クラスタ化 ,  ヒストグラム ,  モデル ,  *検出器 ,  測光
準シソーラス用語： AdaBoost ,  異常検出 ,  誤検出 ,  教師付き分類 ,  *変化検出 ,  *検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  検出器 ,  融合 ,  AdaBoost ,  分類 ,  検出システム