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Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance

Langue AnglaisAnglais
Livre Livre de poche
Livre Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance Matthew T Davis
Code Libristo: 08239730
Éditeurs Biblioscholar, octobre 2012
Detecting and identifying objects of interest is the goal of all remote sensing. New advances, speci... Description détaillée
? points 136 b
56.20 €
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Detecting and identifying objects of interest is the goal of all remote sensing. New advances, specifically in hyperspectral imaging technology have provided the analyst with immense amounts of data requiring evaluation. Several filtering techniques or anomaly detection algorithms have been proposed. However, most new algorithms are insuciently verified to be robust to the broad range of hyperspectral data being made available. One such algorithm, AutoGAD, is tested here via two separate robust parameter design techniques to determine optimal parameters for consistent performance on a range of data with large attribute variances. Additionally, the results of the two techniques are compared for overall e ectiveness. The results of the test as well as optimal parameters for AutoGAD are presented and future research e orts proposed.

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À propos du livre

Nom complet Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance
Auteur Matthew T Davis
Langue Anglais
Reliure Livre - Livre de poche
Date de parution 2012
Nombre de pages 160
EAN 9781288229970
ISBN 9781288229970
Code Libristo 08239730
Éditeurs Biblioscholar
Poids 299
Dimensions 189 x 246 x 9

Catégories

Société et sciences sociales > Education
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