文献

J-GLOBAL ID：201902265430777730   整理番号：19A0518039

POLSAR画像分類のための文脈ベースmaxマージン【JST・京大機械翻訳】

Context-Based Max-Margin for PolSAR Image Classification

著者 (6件)： Zhang Shuyin (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Hou Biao (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Jiao Licheng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wu Qian (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Sun Chen (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Xie Wen (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 24070-24077  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 分類のための文脈ベースの方法を画像にうまく適用した。しかし,これらの分類器の大部分は段階的に動作する。本論文は,偏波合成開口レーダ(PolSAR)画像の分類のタスクを実行するために,文脈ベースの最大マージンと名付けた新しい識別モデルを提示した。最大マージンフレームに基づいて,サポートベクトルマシン(SVM)と条件付きランダムフィールド(CRF)を用いて,それぞれ偏波合成開口レーダ(PolSAR)画像のスペクトルと空間情報を記述した。最初に,SVMから得られた確率的結果を識別分類器のスペクトル項として適用することができた。第二に,CRFを用いて,PolSAR画像の空間情報を記述した。ラベルと観測場の両方の文脈情報を空間項として構築し,それによって,より滑らかな領域を得て,空間情報を保存した。最後に,判別分類器をスペクトルと空間項を統合することによって学習することができた。他の最先端の分類方法と比較して,著者らの方法はより高い精度を示して,それは著者らの方式の有効性を示した。ここでは,提案したモデルの全分類精度は,2つのデータセットに対する他の方法と比較して,約10%および3%増加した。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】

シソーラス用語： スペクトル ,  有効性 ,  *画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類精度 ,  分類法 ,  文脈情報 ,  空間情報 ,  確率場 ,  偏波合成開口レーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像分類 ,  文脈 ,  Max