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J-GLOBAL ID：202102216908803765   整理番号：21A0012536

ドローンマイクロドップラーレーダ分類のための深層学習と情報幾何学【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning and Information Geometry for Drone Micro-Doppler Radar Classification

著者 (5件)： Brooks Daniel (LIP6, Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Universite ́, CNRS,Paris,France,F-75005) ,  Schwander Olivier (LIP6, Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Universite ́, CNRS,Paris,France,F-75005) ,  Barbaresco Frederic (LIP6, Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Universite ́, CNRS,Paris,France,F-75005) ,  Schneider Jean -Yves (Thales Land and Air Systems, Advanced Radar Concepts,Limours,France) ,  Cord Matthieu (LIP6, Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Universite ́, CNRS,Paris,France,F-75005)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RadarConf20  ページ： 1-6  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： 本研究では,マイクロドップラーレーダ時系列分類のための専用学習モデルを構築した。時間周波数表現に基づく深い時間的アーキテクチャを開発し,また,対称正定(SPD)ニューラルネットワークを開発し,改良することによって,Riemann多様体上の情報幾何学を用いて,信号の根底にある統計的Gauss過程を直接研究する。また,単一,高性能分類パイプラインにおけるすべての提案モデルの凝集を提案した。Copyright 2021 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： 対称性 ,  学習モデル ,  ニューラルネットワーク ,  Gauss過程 ,  *Riemann空間 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *情報幾何 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類 ,  深層学習 ,  情報幾何学