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4K1-1 高次局所自己相関特徴の拡張によるマルチスペクトル衛星画像上の地物認識

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05月26日(Fri) 12:10〜13:50 K会場(ウインクあいち-10F 1002会議室)
4K1 画像・音声「画像・音声-パターン認識・理解(2)」

演題番号4K1-1
題目高次局所自己相関特徴の拡張によるマルチスペクトル衛星画像上の地物認識
著者上原 和樹(産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
坂無 英徳(産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
野里 博和(産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
村川 正宏(産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
宮本 寛気(産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
中村 良介(産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
時間05月26日(Fri) 12:10〜12:30
概要地球観測衛星の観測データは多くの有用な情報を含んでおり、これら膨大なデータの効率的な解析のためには衛星画像に写る地物を自動認識する手法が必要である。本稿では、高次局所自己相関(HLAC)特徴の拡張による衛星画像上の地物認識について述べる。評価実験においては、複数帯域間における形状と波長の相対的関係性を考慮したHLAC特徴の拡張により、地物認識精度が向上することを確認した。
論文PDFファイル