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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Classifying seabed sediments using local auto-correlation features

http://hdl.handle.net/10228/5917
http://hdl.handle.net/10228/5917
58221a2d-cfcc-4ec4-991a-b32b7bc685ae
名前 / ファイル ライセンス アクション
BSCHS19_1_43.pdf BSCHS19_1_43.pdf (729.6 kB)
Item type 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2016-11-25
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Classifying seabed sediments using local auto-correlation features
言語 en
言語
言語 eng
著者 Tan, Yasuhiro

× Tan, Yasuhiro

WEKO 17065

en Tan, Yasuhiro

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タン, ジュークイ

× タン, ジュークイ

WEKO 399
e-Rad_Researcher 40363395
Scopus著者ID 7402302537
九工大研究者情報 35

en Tan, Joo kooi
Tanjo, Yui

ja タン, ジュークイ
丹上, 結乃純

ja-Kana タンジョウ, ユウイ


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金, 亨燮

× 金, 亨燮

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kim, Hyoungseop
Kamiya, Tohru

ja 金, 亨燮
神谷, 亨

ja-Kana カミヤ, トオル


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石川, 聖二

× 石川, 聖二

WEKO 404
e-Rad_Researcher 90128116
Scopus著者ID 55539203500

ja 石川, 聖二

en Ishikawa, Seiji

ja-Kana イシカワ, セイジ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Understanding the distribution of seafloor sediment using a side-scan sonar is very important to grasp the distribution of seabed resources. This task is traditionally carried out by a skilled human operator. However, with the appearance of Autonomous Underwater Vehicles, automated processing is now needed to tackle the large amount of data produced and to enable on the fly adaptation of the missions and near real time update of the operator. We propose in this paper a method that applies a higher-order local auto-correlation feature and a subspace method to the acoustic image provided by the side-scan sonar to classify seabed sediment automatically. In texture classification, the proposed method outperformed other methods such as a gray level co-occurrence matrix and a Local Binary Pattern operator. Experimental results show that the proposed method produces consistent maps of a seafloor.
言語 en
書誌情報 en : International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences

巻 19, 号 1, p. 43-50, 発行日 2013-05
出版社
出版者 バイオメディカル・ファジィ・システム学会
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2424-256X
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2185-2421
著作権関連情報
権利情報 バイオメディカル・ファジィ・システム学会
キーワード
主題Scheme Other
主題 Seafloor sediment
キーワード
主題Scheme Other
主題 side-scan sonar
キーワード
主題Scheme Other
主題 higher-order local auto-correlation features
キーワード
主題Scheme Other
主題 texture classification.
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/35_ja.html
連携ID
値 5838
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Ver.1 2023-05-15 13:34:03.461381
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