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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-14 15:55
畳み込み複素ニューラルネットワークによる類似地形の自動抽出
須永雄貴夏秋 嶺廣瀬 明東大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 合成開口レーダ(SAR)による地球観測は植生の観測や災害後の地形変化の観測などに広く用いることができる.
しかし,近年では得られるSARのデータ量が膨大になってきており,そのデータをビッグデータとして適切に整理することが求められている.
また,類似地形やその変動を自動的に抽出し,観測・監視することも重要である.
我々は,複素振幅画像を適切に扱うことができる畳み込み複素ニューラルネットワークを構築した.さらに,それによってInSAR画像における,大室山に類似する地形の抽出を行った.その結果,畳み込みカーネルの振幅と位相には入力画像の特徴量が表れることが確認できた.また,大室山と同様の小規模な火山が大室山クラスに区分されることがわかった.これは,ある地形に類似する,未知の地点を発見することができることを示している. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 干渉合成開口レーダ / 特徴抽出 / 畳み込み / 複素ニューラルネットワーク / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 508, NC2017-98, pp. 181-186, 2018年3月.
資料番号 NC2017-98 
発行日 2018-03-06 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2018-03-13 - 2018-03-14 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英) ME, general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2018-03-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込み複素ニューラルネットワークによる類似地形の自動抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Categorization of landforms by using complex-valued convolutional neural networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 干渉合成開口レーダ /  
キーワード(2)(和/英) 特徴抽出 /  
キーワード(3)(和/英) 畳み込み /  
キーワード(4)(和/英) 複素ニューラルネットワーク /  
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) 須永 雄貴 / Yuki Sunaga / スナガ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Tokyo Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 夏秋 嶺 / Ryo Natsuaki / ナツアキ リョウ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Tokyo Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 廣瀬 明 / Akira Hiroes / ヒロセ アキラ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Tokyo Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-14 15:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2017-98 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.508 
ページ範囲 pp.181-186 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2018-03-06 


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