文献
J-GLOBAL ID:202002266514804001   整理番号:20A0590120

単一作物マッピング精度の改善における白化形質転換の可能性に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the potential of whitening transformation in improving single crop mapping accuracy
著者 (8件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 034512  発行年: 2019年 
JST資料番号: W5080A  ISSN: 1931-3195  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
要約。いくつかの実用的な分類応用において,著者らの焦点は特定の作物(例えば,米,トウモロコシ,またはダイズ)である。したがって,他のクラスから興味のある作物を正確に迅速に区別する方法は,研究する価値のある問題である。著者らは,関心のある作物を同定するために,白化変換(WT)/インテリアクラスベースの白化変換(ICWT)と1クラス分類(OCC)法を組み合わせたアプローチを提案した。元の画像にWT/ICWTを適用することにより生成された画像は,全体的/部分的に白化された画像と呼ばれる。3つの典型的なOCC分類器-1クラスサポートベクトルマシン(OCSVM),正および無標識学習(PUL),および最大エントロピー(MaxEnt)を訓練し,全体的/部分的に白化した画像を用いて関心のある作物を同定した。研究結果は,(1)ICWTとWTの両方が,OCSVMを20%以上の関心のある作物の生産者の精度を改善することを可能にし,提案した手法の性能が従来の教師つき方法の性能に達するか,または上回ることを実証した。(2)PULとMaxEntはOCSVMよりも優れており,特に異なる段階的データを用いて地域の主要作物を同定することができた。そして,(3)提案した手法は,リモートセンシング画像による単一作物同定において効率的であり,実用化に推奨する価値がある。Copyright 2019 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  人工知能 

前のページに戻る