Object detection with few training data: detection of subsiding troughs in SAR interferograms
PBN-AR
Instytucja
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Książka
Tytuł książki
Artificial Intelligence and Soft Computing. 16th International Conference : ICAISC 2017 Zakopane, Poland, June 11–15, 2017 : proceedings
Data publikacji
2017
ISBN
978-3-319-59062-2
Wydawca
Springer International Publishing
Publikacja
Główny język publikacji
EN
Tytuł rozdziału
Object detection with few training data: detection of subsiding troughs in SAR interferograms
Rok publikacji
2017
Strony (od-do)
570--579
Numer rozdziału
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.71
Hasło encyklopedyczne
Autorzy
(liczba autorów: 4)
Pozostali autorzy
+ 3
Słowa kluczowe
EN
Gabor filter
subsiding troughs
SAR interferograms
Konferencja
Indeksowana w Scopus
tak
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
ICAISC 2017
Nazwa konferencji
16th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing
Początek konferencji
2017-06-11
Koniec konferencji
2017-06-15
Lokalizacja konferencji
Zakopane
Kraj konferencji
PL
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Streszczenia
Język
EN
Treść
Subsiding troughs that are the result of mining activities can be detected in SAR interferograms as approximately elliptic shapes against the noisy background. Despite large areas being covered by interferogram, the number of positive samples, which can be used for automatic learning, is limited. In this paper we propose two alternative methods for the detection of subsiding troughs: the first one is designed to detect any circular shapes and does not require any learning set and the second is based on automatic learning but requires a reduced number of positive samples. The two proposed methods can support manual inspection of large areas in SAR interferograms.
Cechy publikacji
chapter-in-a-book
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:106554
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych