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J-GLOBAL ID：202202284579127456   整理番号：22A0397605

Gauss曲率ベース圧縮畳込み特徴抽出による赤外線小ターゲット追跡【JST・京大機械翻訳】

Infrared Small Target Tracking via Gaussian Curvature-Based Compressive Convolution Feature Extraction

著者 (6件)： Wan Minjie (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Ye Xiaobo (Shanghai Aerospace Control Technology Institute, Shanghai, China) ,  Zhang Xiaojie (Shanghai Aerospace Control Technology Institute, Shanghai, China) ,  Xu Yunkai (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Gu Guohua (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Chen Qian (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7000905.1-5  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： 赤外線(IR)小型ターゲット追跡の精度は,テクスチャ情報の欠如とバックグラウンドクラッタの干渉のために,かなり制限される。ロバスト追跡の鍵となる問題は,異なるタイプのバックグラウンドの下でIR小ターゲットの一般的特徴表現を利用することである。本論文では,圧縮畳込み特徴(CCF)抽出による新しいIR小ターゲット追跡法を提案した。最初に,Gauss曲率ベースの特徴マップを計算して,ターゲットとバックグラウンドの間のコントラストを明らかに改善できるように,クラッタを抑制した。次に,単純な層,圧縮層,および複合層から成る3層圧縮畳込みネットワークを設計し,CCFベクトルによって各候補ターゲットを表現した。特徴抽出の提案した機構に基づいて,連続確率的出力を有するサポートベクトルマシン(SVM)分類装置を訓練して,各候補の尤度確率を計算した。最後に,IR小型ターゲットのための長期追跡を,逆スパース表現ベースの粒子フィルタのフレームワークの下で実行した。実際のIRシーケンスに基づく定性的および定量的実験は,著者らの方法が,他の典型的視覚トラッカーと比較して,精度とロバスト性に関して,より満足な性能を達成できることを検証した。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： コントラスト ,  視覚 ,  *赤外線 ,  *畳込み ,  ベクトル ,  ネットワーク ,  分類装置 ,  *特徴抽出 ,  クラッタ ,  ロバスト性 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  尤度 ,  *ターゲット追跡 ,  スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss曲率 ,  畳込み ,  特徴抽出 ,  赤外線 ,  ターゲット追跡