電子情報通信学会総合大会講演要旨
B-2-25
合成開口レーダ画像からの目標姿勢推定
○古川英俊(東芝インフラシステムズ)
合成開口レーダ(SAR)画像からの自動目標認識(ATR)は,長年研究が続けられている課題である.近年は,深層学習を用いたSAR ATR用畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が多く提案されているが,そのほとんどはSAR画像から抽出された固定サイズのターゲットチップから目標のクラスを分類している.これに対し,我々は任意サイズ・複数目標のSAR画像から検出した各目標の位置,目標クラス及び姿勢クラスをSAR ATR画像として出力するEnd-to-End SAR ATR用CNNを提案している.この中で,同CNNの姿勢クラスの評価値は,目標クラスの評価値よりも低くなっている.本稿では,End-to-End SAR ATRの姿勢推定性能を改善する方法を提案する.