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J-GLOBAL ID：202202267164896714   整理番号：22A0397337

教師なしクロスドメインPolSAR画像分類のための一般的特徴パラダイム【JST・京大機械翻訳】

A General Feature Paradigm for Unsupervised Cross-Domain PolSAR Image Classification

著者 (6件)： Gui Rong (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xu Xin (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yang Rui (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xu Zhaozhuo (Department of Computer Science, Rice University, Houston, TX, USA) ,  Wang Lei (School of Electrical and Information Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Pu Fangling (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4013305.1-5  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： 限られたラベルと増加するマルチソースデータは,偏波合成開口レーダ(PolSAR)解釈のための挑戦的な研究として,ドメイン適応(DA)問題を促進する。光学画像に対する既存のDAは,その特別なサイドイメージング特性と複雑な分布シフトのためにPolSAR画像上で一般化できない。本論文では,教師なし交差ドメインPolSAR画像分類のための一般的特徴パラダイム(GFP)を提案した。GFPは,クラス間凝集が4段階特徴変換後に最適化される重要な観察に基づいている。この重要な観察は,ドメインシフトを減少させるだけでなく,典型的なDA法に適合するGFPをもたらす。GFPsは,偏波基底抽出,Wishartクラスタリング,ヒストグラム統計,および次元縮小を含む教師なし方法で,ソースとターゲットドメインの両方で実施した。これらの変換の後,非標識標的PolSAR画像は,得られたGFP,DA,およびソースドメインだけから限られたラベル付きサンプルに基づいて分類できる。27のシナリオに関する大規模な教師なし交差ドメイン実験は,GFPが完全および二重偏波合成開口レーダ(SAR)画像分類のために,大部分の93.76%の精度をもたらすことを立証した。さらに,GFPは,ビルドアップ領域,植生,および裸地分析に関する広範な交差ドメインPolSAR応用に光を当てた。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： 凝集 ,  最適化 ,  基底 ,  クラスタ化 ,  画像特性 ,  *偏波 ,  光学画像 ,  ヒストグラム ,  次元縮小 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 裸地 ,  *画像分類 ,  特徴変換 ,  二重偏波 ,  偏波合成開口レーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  ドメイン ,  画像分類 ,  パラダイム