講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-10-05 14:20
四元数ニューラルネットワークを用いた教師なし適応型PolSAR地表分類システム ○キム ヒョンス・廣瀬 明(東大) SANE2017-57 |
抄録 |
(和) |
我々は、四元数ニューラルネットワークを用いた教師なし適応型PolSAR地表分類システムを提案する。既存のPolSAR地表分類システムでは、人間が事前に考えた散乱モデルに対応させて地表の分類に必要な特徴情報を使用した。しかし、今後、人間が認知できる数多い地表カテゴリーでの分類が必要とされる時、既存の手法では限界がある。提案システムは、まず、quaternion auto-encoderを特徴抽出に用いることでより、PolSARデータの自然界での存在パターンを基準に特徴情報を抽出する。次に、抽出された特徴情報はquaternion SOMで教師なし分類される。その結果、PolSARデータをベースに分類できるより詳細な新しい地表カテゴリーの発見までもできる。 |
(英) |
We propose an unsupervised adaptive PolSAR land classification system using quaternion neural networks. Most of the existing PolSAR land classification systems use a set of feature information that humans designed beforehand. However, such methods will face limitations in the near future when we expect classification into a large number of land categories recognizable to humans. By using quaternion auto-encoder, our proposed system extracts feature information based on the natural distribution of PolSAR features. Then, we show that the extracted features are classified by the quaternion SOM in an unsupervised manner. As a result, we can discover even new and more detailed land categories. |
キーワード |
(和) |
偏波合成開口レーダ / 教師なし地表分類 / 四元数ニューラルネットワーク / ポアンカレパラメータ / オートエンコーダ / 自己組織化マップ / / |
(英) |
polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) / unsupervised land classification / quaternion neural network / Poincare parameter / auto-encoder / self-organizing map (SOM) / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 222, SANE2017-57, pp. 73-78, 2017年10月. |
資料番号 |
SANE2017-57 |
発行日 |
2017-09-27 (SANE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SANE2017-57 |