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J-GLOBAL ID：201902218063112140   整理番号：19A0986920

SAR ATRのための深層学習とスパース符号化の融合【JST・京大機械翻訳】

Fusing Deep Learning and Sparse Coding for SAR ATR

著者 (2件)： Kechagias-Stamatis Odysseas (Cranfield University, Defence Academy of the U.K., Shrivenham, U.K.) ,  Aouf Nabil (Cranfield University, Defence Academy of the U.K., Shrivenham, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 55  号： 2  ページ： 785-797  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  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： 著者らは,合成開口レーダ画像に関する自動目標認識(ATR)のために適切な多モードおよび多分野データ融合戦略を提案した。著者らのアーキテクチャは,適応弾性ネット最適化概念を容易にするために拡張されたスパース符号化理論を用いて,AlexNet畳込みニューラルネットワークの提案されたクラスタ化バージョンを用いた。MSTARデータセットに関する評価は,まだ報告されている最も高いATR性能をもたらすが,それは3および10クラスの問題に対してそれぞれ99.33%および99.86%である。Copyright 2019 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： 計算機アーキテクチャ ,  最適化 ,  クラスタ化 ,  弾性 ,  *畳込み ,  データ融合 ,  多モード
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  自動ターゲット認識 ,  SAR画像 ,  *スパースコーディング ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： SAR ,  ATR ,  深層学習 ,  スパース符号化 ,  融合