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J-GLOBAL ID：202202291193315537   整理番号：22A0630202

適応異種サポートテンソルマシン:マルチソース異種リモートセンシングデータの任意組合せを用いた物体認識のための拡張STM【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Heterogeneous Support Tensor Machine: An Extended STM for Object Recognition Using an Arbitrary Combination of Multisource Heterogeneous Remote Sensing Data

著者 (3件)： Gao Tong (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Chen Hao (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Chen Wen (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5611222.1-22  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： マルチセンサ衛星からの多重観測データは,複雑な不均一テンソル構造のデータをもたらし,利用可能なオブジェクトデータを,マルチソース衛星の任意の組合せによって観測し,それは,典型的深層学習法,古典的サポートベクトルマシン(SVM),およびサポートテンソルマシン(STMs)を用いて,物体認識に大きな課題をもたらした。不均一テンソルとして表されるマルチソースデータを効果的に処理するために,不均一テンソル空間におけるサンプルを直接分離するために,マルチテンソルのランクR分解をnu-STMと統合することによって,不均一STM(HSTM)を提案した。さらに,相互組合せに対する関連情報をマイニングするために使用する共有投影テンソルと,イントラコンビネーションのための個々の情報を捉えるために開発された補助投影テンソルを結合して,HSTMを適応HSTM(AHSTM)に拡張して,一度訓練だけによるマルチソースデータの任意の組合せに対処した。AHSTMの訓練を加速するために,AHSTM指向分解法を提案し,元の大きな数値最適化の代わりに小さな逐次解析的最適化を用いた。多重角度光学および合成開口レーダ(SAR)衛星画像を用いて,実験結果は,提案したAHSTMが,マルチソースデータの各組合せに対して,典型的なSVMおよびSTM法よりも高い精度を獲得し,そして,典型的内部点法およびアクティブセット法と比較して,異なるサイズの訓練セットに対して,時間消費を75%以上低減することを示した。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： 最適化 ,  *テンソル ,  分解 ,  精度 ,  *物体認識 ,  多重化 ,  逐次分析 ,  分割法 ,  衛星利用画像 ,  合成開口レーダ ,  *走査型トンネル顕微鏡 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  リモートセンシングデータ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  マルチ ,  ソース ,  リモートセンシングデータ ,  物体認識 ,  拡張 ,  STM