文献

J-GLOBAL ID：202102221545231475   整理番号：21A2527785

リモートセンシング画像監視における不連続目標追跡のためのマルチレベル特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Multi-Level Features Extraction for Discontinuous Target Tracking in Remote Sensing Image Monitoring

著者 (9件)： Zhou Bin (School of Sciences, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China) ,  Zhou Bin (Institute of Artificial Intelligence, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China) ,  Zhou Bin (Research Center of Mathematical Mechanics, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China) ,  Duan Xuemei (School of Sciences, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China) ,  Ye Dongjun (School of Sciences, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China) ,  Wei Wei (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Wozniak Marcin (Institute of Mathematics, Silesian University of Technology, 44-100 Gliwice, Poland) ,  Polap Dawid (Institute of Mathematics, Silesian University of Technology, 44-100 Gliwice, Poland) ,  Damasevicius Robertas (Institute of Mathematics, Silesian University of Technology, 44-100 Gliwice, Poland)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 22  ページ： 4855  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去のコンピュータビジョンのために多くの技術が開発されている。特徴抽出とマッチングは多くの高レベル応用の基礎である。本論文では,リモートセンシング画像監視における不連続ターゲット追跡のためのマルチレベル特徴抽出を提案した。参照画像の特徴を種々のレベルで事前抽出した。第一レベル特徴を用いて,候補ターゲットを大まかにチェックし,他のレベルを精密化マッチングに用いた。導入したGauss重み関数を用いて,マッチング特徴のサポートを蓄積して最終決定を行った。適応近傍と主成分分析を用いて特徴の記述を改善した。実験結果は,提案した方法の効率と精度を検証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  精密化 ,  コンピュータビジョン ,  *不連続性 ,  重み関数 ,  主成分分析
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  *ターゲット追跡 ,  *リモートセンシング画像 ,  参照画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 特徴 ,  トラッキング ,  WMSN ,  マッチング ,  重量 ,  マルチレベル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (40件)：

• Chen, G. Remote Sensing Image Monitoring and Recognition Technology for the Conservation of Rare Wild Animals. Rev. Cient. 2019, 29, 301-311.
• Roopa, D.; Chaudhari, S. A survey on Geographic Multipath Routing Techniques in Wireless Sensor Networks. In Proceedings of the IEEE 2019 5th International Conference on Advanced Computing & Communication Systems (ICACCS), Coimbatore, India, 15-16 March 2019; pp. 257-262.
• Küçükkeçeci, C.; Yazıcı, A. Big data model simulation on a graph database for surveillance in wireless multimedia sensor networks. Big Data Res. 2018, 11, 33-43.
• Aguirre-Gutiérrez, J.; Seijmonsbergen, A.C.; Duivenvoorden, J.F. Optimizing land cover classification accuracy for change detection, a combined pixel-based and object-based approach in a mountainous area in Mexico. Appl. Geogr. 2012, 34, 29-37.
• Chen, G.; Weng, Q.; Hay, G.J.; He, Y. Geographic Object-based Image Analysis (GEOBIA): Emerging trends and future opportunities. GIScie. Remote Sens. 2018, 55, 159-182.

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング ,  画像監視 ,  目標追跡 ,  マルチレベル ,  特徴抽出