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J-GLOBAL ID：201802291665504269   整理番号：18A0516999

UAV画像のためのマルチラベルの条件付きランダム場の分類【Powered by NICT】

Multilabel Conditional Random Field Classification for UAV Images

著者 (4件)： Zeggada Abdallah (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy) ,  Benbraika Souad (Laboratory of Applied Mathematics, University of Biskra, Biskra, Algeria) ,  Melgani Farid (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy) ,  Mokhtari Zouhir (Laboratory of Applied Mathematics, University of Biskra, Biskra, Algeria)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 3  ページ： 399-403  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本短報において,筆者らは空間同時に文脈情報と相互相関ラベルを利用する目的で,条件付き確率場(CRF)フレームワーク内での無人航空機(UAV)画像のmultilabeling分類問題を定式化した。フレームワークのパイプラインは二つの主要な段階から成る。最初に,考慮した入力U AV画像をタイルのグリッド,適切な表現と,タイルワイズ多ラベル予測確率を提供する多層パーセプトロン分類器により処理されるに細分される。第二段階では,多標識CRFモデルは,近接したタイル間の空間相関と同じタイル内の標識間の相関を統合し,考慮した入力U AV画像に関連したマルチラベル分類図を反復的に改良する目的に適用した。二種類のUAV画像データセット上で実現された実験結果を報告し,議論した。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： 多層パーセプトロン ,  予測 ,  無人機 ,  モデル ,  定式化 ,  *画像
準シソーラス用語： 画像データ ,  空間相関 ,  条件つき確率場 ,  相互相関 ,  文脈情報 ,  *確率場 , 【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)： UAV ,  マルチ ,  ラベル ,  ランダム場 ,  分類