スペックルの存在する多周波/多偏波SAR画像の分類へのAdaBoostの適用(リモートセンシング及び一般)
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概要
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Boostingとは、逐次的にデータの重みを変化させることで異なる学習機械を作り、統合するパターン認識手法である。これにより複雑な分類を行う際の計算時間の爆発、及び汎化性能の低下を防ぐことが可能である。通常、合成開口レーダ(SAR)画像の分類では、スペックルの影響により特徴量に揺らぎが生じる。このため汎化性能が低下し、十分な分類精度を保てない場合がある。そこで本稿では、AdaBoostによるスペックルの存在するSAR画像の分類を行った。その結果、有効な特徴量を用いることで、高い分類精度の実現が可能であることが確認できた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-05-21
著者
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福田 盛介
宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究本部(JAXA
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福田 盛介
宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究本部
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中村 聖平
三菱電機株式会社情報技術総合研究所
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中村 聖平
武蔵工業大学大学院工学研究科
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福田 盛介
Institute Of Space And Astronautical Science Jaxa
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福田 盛介
宇宙航空研究開発機構
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