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J-GLOBAL ID：202202235622959830   整理番号：22A0397787

限界分布適応による画像レジストレーション【JST・京大機械翻訳】

Image Registration Via Marginal Distribution Adaptation

著者 (5件)： Yan Xiaohu (School of Artificial Intelligence, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen, China) ,  Yang Jinfeng (School of Artificial Intelligence, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen, China) ,  Liu Xiaohua (School of Artificial Intelligence, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen, China) ,  He Fazhi (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Sun Hao (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8011205.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 特徴ベクトルの分布は,画像記録において重要な役割を果たす。本レターでは,限界分布適応に基づくリモートセンシング画像レジストレーションのための新しい手法を提案した。最初に,著者らは,参照と感知された画像の特徴ベクトルを潜在空間に写像する。転送成分分析(TCA)を用いて,最大平均偏差(MMD)を最小化することにより,変換行列を計算した。次に,著者らは,それらの限界分布が類似である潜在空間における特徴ベクトルをマッチして,それは正しい対応を増加して,登録精度を強化することができた。最後に,10の実画像対で提案アルゴリズムを試験した。このアプローチの有効性と効率を実験結果で検証した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  有効性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  変換行列 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 限界 ,  分布 ,  適応 ,  レジストレーション