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J-GLOBAL ID:201902227558352097   整理番号:19A0470519

SARターゲット認識のためのサンプルストレッチによる畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Convolution Neural Network with Sample Stretch for SAR Target Recognition
著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  号: CISS  ページ: 1-5  発行年: 2018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)
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画像分類の分野で良く行われている畳込みニューラルネットワークは,テスト画像が列車画像に類似しているという前提条件に従う。SAR車両画像分類分野において,認識比率は,抑制角度の増加とともに急速に低下した。鬱病角度におけるSAR画像の差異は,明らかに,SAR画像の分類精度に影響した。SAR車両の3つのカテゴリーの分類における低い精度を克服するために,鬱病角度17°画像から成る列車セットによる実験とMSTARデータベースから45°の抑制角度から成るテストセットを調査した。試験と列車セットをより類似させるために,試験画像を水平と垂直方向の両方で延伸した。相互相関係数実験により,延伸法を検証した。一方,畳込みニューラルネットワークの改良構造を,分類装置として作用するために,本論文で採用した。認識精度を他の従来の機械学習法およびA-ConvNet法と比較した。結果は,伸張方法と提案したCNNが,SAR車両認識において既存の分類装置の大部分を上回ることを示した。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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