Wie Zeit Für Die Behebung Der Hyperspektralen Anomalieerkennung Mit Dem Kernel-RX-Algorithmus

Wie Zeit Für Die Behebung Der Hyperspektralen Anomalieerkennung Mit Dem Kernel-RX-Algorithmus

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Dieser Seitenbeitrag wird Ihnen helfen, wenn sie hyperspektrale Anomalieerkennung mit dem RX-Kernel-Algorithmus sehen.

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    Wir haben eine nichtlineare Version der beschriebenen Anomalie-Erkennungsmethode, auf die durch ihren RX-Algorithmus verwiesen wird. Das Erweitern dieses Algorithmus auf einen Merkmalsraum, der dem Besten des ursprünglichen Eingaberaums zugeordnet ist, kann auch eine neue nichtlineare Version erzeugen, die am typischsten mit dem RX-Algorithmus verbunden ist, der tatsächlich nichtlinear ist. Dieser nichtlineare RX-Algorithmus, der von jedem unserer Maiskörner als RX-Algorithmus bezeichnet wird, stößt im Grunde die Natur der nichtlinearen Kartenfunktion aufgrund der enormen Dimensionalität des Merkmalsraums ab. Im Besonderen wird jedoch gezeigt, dass so ziemlich jeder RX-Kernelalgorithmus einfach ausgeführt werden kann Merkmale. Die Leistung des RX-Kernel-Algorithmus wurde im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmen verbessert. Ein neuer RX-Algorithmus wird eingeführt, der Ihnen hilft, die Anzahl der Hyperspektraldrucke militärischer Ziele zu überprüfen und Sie zusätzlich bei der Minenerkennung zu unterstützen.

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    N.M.Nasrabadi

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    388 IEEE TRANSAKTIONEN ÜBER GEOSIENCES AND REMOTE SENSIONS, VOL. 43, NR. 2. FEBRUAR 2005

    Arx-Kernel-Algorithmus: Nichtlineare Anomalie

    Erkennung hyperspektraler Anomalien durch Verwendung des Kernel-RX-Algorithmus

    Detektor für hyperspektrale Visualisierungen

    Hisung Kwon, IEEE Fellow, und Nasser M. Nasrabadi, IEEE Fellow

    Zusammenfassung. In Ihrem Artikel werden wir eine neue nichtlineare Version im Zusammenhang mit

    vorstellen

    Eine bekannte Anomalie-Sensormethode namens RX-Algo-

    Rhythmus. Erweitern Sie dieses System mit einem Feature-Space, der aufgrund von

    zugeordnet ist

    klassischer Raumeingang mit enger nichtlinearer Zuordnung

    kann eine nichtlineare Alternative zum RX-Algorithmus bieten. Dies ist buchstäblich nicht-

    linearer RX-Algorithmus, genannt Kernel-RX-Algorithmus,

    Meistens hartnäckig, meist wegen besonders in der Höhe Dimensionalität

    Die Space-Funktion hat eine nichtlineare Kartenfunktion erstellt. Wie-

    Zumindest auf dem Papier soll es angeblich vom RX-Algorithmus des jeweiligen Kernels erledigt werden

    habe gerade eine Art Kernelisierung des RX-Algorithmus in Fea implementiert

    Betrachten Sie Raum in Begriffen wie Maiskörnern, die implizit gefüllte Produkte berechnen

    im Bereich Ergebnisse liefern. Verbesserte Leistung in Bezug auf den RX-Algo-

    Kern

    Empfangsalgorithmus, der beim Anzeigen mehrerer Dateien im Laufe der Zeit angezeigt wird

    Hyperspectrum-Visualisierung zur Erfassung und zusätzlich Erkennung militärischer Ziele.

    Zeigerbegriffe – Anomalieerkennung, Bilder, hyperspektraler Kernel –

    Kernel-basiertes Training, Zielerkennung.

    Ich. PRÄSENTATION

    Р

    In letzter Zeit hat sich ein großes Interesse an der Verwendung von Hyper-

    ergeben

    Spektrale Bildgebung (HSI) zur Erkennung und Erkennung von Anomalien

    [1]–[9] Zweck. Hyperspektralbilder liefern wichtige Informationen

    über die spektralen Aspekte, die auf Szenenmaterialien hinweisen.

    Normalerweise liefert ein Hyperspektralspektrometer viele Informationen

    schmale kontinuierliche Ringe, die zum Finden und Bearbeiten verarbeitet werden können

    Definieren Sie bestimmte Typen mit einem großartigen Bild in Ihren Inhalten. Hyperspektral

    Sensoren im Grunde, weil sie einen reflektierenden (oder emittierenden) Protest in Bezug auf Eigenschaften verwenden.

    Erkennung hyperspektraler Anomalien mit Kernel-RX-Algorithmus

    Projekte sollten täglich sichtbare und kurzwellige Daten sammeln

    Regionen (oder IR-Regionen mit mittlerer und langer Wellenlänge) der Spezifikation

    Rum. Das Sammeln dieser Daten ermöglicht es dem Algorithmus, zu erkennen und

    Identifizieren Sie Ziele und Ziele von Interesse im Rahmen der großen Szene der Hyperspektrum-Ausbeutung

    Spectral Supply-Logo.

    Der mit der Zielerkennung verbundene Prozess ist auch die Identifizierung in Hyper-

    Spektralbilder können normalerweise regelmäßig auf zwei Ebenen betrachtet werden.

    Der Hauptschritt wird ein Anomaliealarm sein, der die Spezifikationen festlegt

    Lokaler großer Reichtum oder spektrale Defekte. Zweitens

    Genehmigt

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  • Schritt 3: Klicken Sie auf die Schaltfläche "Alle Probleme beheben", um den Reparaturvorgang zu starten

  • Dieser Punkt bestimmt, ob die Anomalie das neueste Nat-Plus-Ziel ist

    Ural-Durcheinander. Sie können dieses Level aufbauen, wenn Sie die Spektralsignatur erreicht haben

    das Ziel ist eine Marke, die oft durch die Verwendung des Spektrums erhalten werden kann

    Möglicherweise eine spektral abgestimmte Schmalspur, die sich als Ergebnis einer Trainingsserie entwickelt hat

    Daten [1], [5].

    Anomalie-Vergleichs-Heimsicherheitssysteme sind Mustererkennungssysteme, die zweifellos am effektivsten sind

    um Objekte aufzuspüren, die möglicherweise tatsächlich von militärischem Interesse sind. Al-

    Die meisten Anomaliedetektoren versuchen, einen sehr wichtigen ähnlichen Faktor zu erkennen

    unterscheidet sich räumlich oder spektral oder von seiner Umgebung. Insbesondere

    Allgemeine Regelwerke zur Diagnose von Anomalien, p (Materialien), die Auswirkungen haben

    Manuskript erhalten im Februar 2004; 27, überarbeitet am 10. Oktober 2004

    Autoren über die USA. Armeeforschungslabor, Adelphi, Maryland

    20783-1197 USA (E-Mail: [email protected]; [email protected]).

    Digitale Modellkennung 10.1109/TGRS.2004.841487

    Die Signatur unterscheidet sich massiv von benachbarten Unternehmen

    Funktioniert Ihr Computer? Gefüllt mit Fehlern und langsam laufen? Wenn Sie nach einer zuverlässigen und benutzerfreundlichen Möglichkeit suchen, alle Ihre Windows-Probleme zu beheben, suchen Sie nicht weiter als Reimage.

    How To Fix Hyperspectral Anomaly Detection With Kernel RX Algorithm
    Cómo Puede Corregir La Detección De Anomalías Hiperespectrales Que Tienen El Algoritmo Kernel RX
    커널 RX 알고리즘과 함께 초분광 이상 감지를 수정해야 하는 경우
    Comment Corriger Réellement La Détection D’anomalies Hyperspectrales à L’algorithme Kernel RX
    Jak Pomóc Naprawić Wykrywanie Anomalii Hiperspektralnych Z Algorytmem Jądra RX
    Как разрешить им исправлять обнаружение гиперспектральных аномалий, у которых есть алгоритм Kernel RX
    Como Isso Corrigirá A Detecção De Anomalias Hiperespectral Com O Algoritmo Kernel RX
    Hur Man åtgärdar Hyperspektral Anomalidetektering Med Kernel RX Algorithm
    Come Risolvere Il Rilevamento Di Anomalie Iperspettrali Con L’algoritmo Kernel RX
    Hoe Hyperspectrale Anomaliedetectie Succesvol Te Repareren Als Het Gaat Om Kernel RX-algoritme

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