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J-GLOBAL ID：201902235190816649   整理番号：19A1635501

混合カーネル関数SVMベースの点雲分類【JST・京大機械翻訳】

The Mixed Kernel Function SVM-Based Point Cloud Classification

著者 (7件)： Chen Chao (Key Laboratory of Complex System Control Theory and Application, Tianjin University of Technology, Tianjin, China) ,  Li Xiaomin (Key Laboratory of Complex System Control Theory and Application, Tianjin University of Technology, Tianjin, China) ,  Belkacem Abdelkader Nasreddine (Department of Computer and Network Engineering, College of Information Technology, UAE University, Al Ain, UAE) ,  Qiao Zhifeng (Key Laboratory of Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, Tianjin University of Technology, Tianjin, China) ,  Dong Enzeng (Key Laboratory of Complex System Control Theory and Application, Tianjin University of Technology, Tianjin, China) ,  Tan Wenjun (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Shin Duk (Department of Electronics and Mechatronics, Tokyo Polytechnic University, Atsugi, Japan)
資料名： International Journal of Precision Engineering and Manufacturing  (International Journal of Precision Engineering and Manufacturing)
巻： 20  号： 5  ページ： 737-747  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1070A  ISSN： 2234-7593  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空中ライダーによる地上情報の測定と検出は,近年の知的センシングの分野におけるホットな話題の1つである。本研究では,異なるタイプの地上オブジェクトを識別するために,混合カーネル関数SVMの新しい点雲分類アルゴリズムを提案した。まず第一に,座標値,RGB値,正規化高度,標高の標準偏差,および点雲データの標高差を含む結合特徴を抽出した。Gaussと多項式の混合カーネル関数を設計した。次に,1対残りのSVM多重分類装置を構築した。最後に,3Dポイントクラウドデータの特徴を用いて,SVM分類装置を訓練した。試験データの全体的分類精度は,それぞれ,2つのデータセット,IとIIに対して97.69%と99.13%であった。さらに,実験結果は,混合カーネル関数SVMによる提案方法の性能が,Gaussカーネル関数と多項式カーネル関数だけを有する標準SVM方法より良いことを示した。それは,提案方法の有効性を実証した。Copyright 2019 Korean Society for Precision Engineering Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  正規化 ,  標準偏差 ,  多重化 ,  分類装置 ,  有効性 ,  *多項式 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  分類精度 ,  試験データ ,  SVM分類 ,  三次元点群データ ,  標高 ,  分類アルゴリズム ,  *Kernel関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 点雲分類 ,  混合カーネル関数 ,  1対安静(OVR) ,  サポートベクトルマシン(SVM)

分類 (2件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  干渉測定と干渉計  (BD07070G)

タイトルに関連する用語 (4件)： カーネル関数 ,  SVM ,  点雲 ,  分類