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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 09:55 複素リザバーコンピューティングを用いた方位角分類 ○小西文昂・廣瀬 明・夏秋 嶺（東大）  NC2020-65 |
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| 抄録 | （和） | 合成開口レーダが取得するデータは，植生や土壌に関して光学画像では得られない情報も含む．そのため，われわれはその情報を適切に処理することで地表面をより良く分類できる可能性がある．画像区分では，畳み込みニューラルネットワークを用いた方法が一般的であるが，畳み込みとプーリングの処理により分類結果の解像度が低下することや，学習に時間がかかるといった問題がある．本論文は，干渉合成開口レーダの複素画像データを扱うことができる複素リザバーコンピューティングを提案する．そして，複素リザバーコンピューティングを用いて方位角分類を行い，複素畳み込みニューラルネットワークと比較して，低計算コストで解像度の高い分類を行えることを示す． |
| （英） | Synthetic aperture radar (SAR) is widely used for ground surface classification because of their information on vegetation and soil that are unavailable in optical data. Generally, image segmentation employs convolutional neural networks (CNNs). However, they have serious problems such as a long learning time and resolution degradation in segmentation results in their convolution and pooling process. In this paper, we propose complex-valued reservoir computing (CVRC) to deal with complex-valued image in interferometric SAR (InSAR). We segment and classify InSAR image data by using CVRC successfully with a low computational cost and a high resolution. | |
| キーワード | （和） | リザバーコンピューティング / 複素ニューラルネットワーク / 干渉合成開口レーダ / 方位角分類 / / / / |
| （英） | reservoir computing / complex-valued neural network / interferometric synthetic aperture radar / aspect classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 403, NC2020-65, pp. 127-132, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NC2020-65 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | NC2020-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2021-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複素リザバーコンピューティングを用いた方位角分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Aspect classification by using complex-valued reservoir computing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | 複素ニューラルネットワーク / complex-valued neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 干渉合成開口レーダ / interferometric synthetic aperture radar |
| キーワード(4)（和/英） | 方位角分類 / aspect classification |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小西 文昂 / Bungo Konishi / コニシ ブンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 明 / Akira Hirose / ヒロセ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 夏秋 嶺 / Ryo Natsuaki / ナツアキ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-65 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.127-132 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) |
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