커널 RX 알고리즘과 함께 초분광 이상 감지를 수정해야 하는 경우

커널 RX 알고리즘과 함께 초분광 이상 감지를 수정해야 하는 경우

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이 기사 게시물은 대부분의 사람들이 RX 커널을 사용한 초분광 이상 진단 알고리즘을 볼 때 도움이 될 것입니다.

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    이 RX 알고리즘에서 참조하는 참조된 이상 감지 방법의 비선형 버전을 가져옵니다. 이 알고리즘을 확장하여 여러 원래 입력 공간과 관련된 기능 공간이 되도록 하면 확실히 비선형인 대부분의 RX 알고리즘의 새로운 비선형 버전을 만들 수 있습니다. 이 비선형 RX 알고리즘은 입소문을 통해 각 옥수수 커널을 RX 알고리즘으로 사용하며 기본적으로 기능 공간의 뛰어난 차원으로 인해 비선형 적용 기능의 특성을 격퇴합니다. 그러나 개별적으로는 어떤 커널 RX 알고리즘을 통해 직접 실행할 수 있는지 보여줍니다. 특징 공간 기능의 레벨을 암시적으로 계산하는 망치 발가락 커널의 관점에서 특정 기능 공간에서 RX 알고리즘과 관련된 분해를 사용합니다. 기존 알고리즘에 비해 RX 커널 알고리즘의 성능이 향상되었습니다. 지뢰 탐지 외에도 군사 표적의 초분광 상징의 수를 확인하는 데 도움이 되는 새로운 RX 알고리즘이 도입되었습니다.

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    글로벌 연구 조사

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    388 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSSIENCES 및 REMOTE SENSIONS, VOL. 43, 아니요. 2005년 2월 2일

    Arx 커널 알고리즘: 비선형 이상

    hyperspectral anomaly detection kernel rx-algorithm

    초분광 시각화를 위한 감지기

    권희성 IEEE 펠로우, Nasser M. Nasrabadi, IEEE 펠로우

    요약. 이런 종류의 기사에서는 다음과 관련된 최고의 비선형 버전을 제시합니다.

    RX-Algo-라는 잘 알려진 이상 인식 방식

    리듬.

    느슨한 비선형 매핑이 있는 클래식 룸 입구

    RX 알고리즘이 가능한 비선형 대안을 제공할 수 있습니다. 이것은 항상 없었습니다-

    커널 RX 알고리즘이라고 하는 선형 RX 알고리즘,

    대부분 고집이 세고 특히 큰 차원으로 인해

    공간 함수는 비선형 지도 함수를 만들었습니다. 어떻게-

    적어도 문서상으로 이것은 각 커널의 RX 알고리즘에 의해 수행되어야 합니다.

    방금 Fea 내에서 RX 알고리즘의 특정 커널화를 구현했습니다.

    암묵적으로 채워진 제품을 컴퓨팅하는 옥수수 커널과 같은 측면에서 공간을 고려하십시오.

    목적 영역에서. RX-algo-

    코어 관련 성능 향상

    여러 파일을 본 후 시간 경과에 따른 수신 알고리즘 표시

    군사 표적을 포착하고 탐지하기 위한 HyperspectrumVisualization.

    포인터 용어 – 이상 감지, 이미지, 초분광 커널 –

    커널 기반 완성, 표적 탐지.

    나. 프레젠테이션

    최근 하이퍼 소비에 대한 관심이 높아지면서

    이상 인식 및 감지를 위한 스펙트럼 이미징(HSI)

    [1]–[9] 목적. 초분광 이미지는 중요한 정보를 제공합니다.

    장면 자료에 첨부된 스펙트럼 측면에 대해

    일반적으로 초분광 분광계는 많은 정보를 제공합니다.

    인식 및 처리를 위해 처리할 수 있는 좁은 연속적인 바보 대역

    콘텐츠의 단일 이미지로 특정 유형을 정의합니다. 초분광

    센서는 속성 측면에서 반사(또는 방출) 제품을 사용한다는 사실을 간단하게 알 수 있습니다.

    커널 rx-algorithm을 사용한 하이퍼스펙트럼 이상 감지

    프로젝트에서 가시적 및 단파 거주지 데이터를 수집할 수 있음

    사양 영역(또는 중파장 및 장파장 IR 영역)

    럼. 이 데이터를 수집하면 알고리즘이 인식하고

    초스펙트럼 악용을 가리키는 범위 내에서 관심을 가진 전문가를 식별합니다.

    Spectral 목재 로고.

    Hyper의 식별과 결합된 대상 발견과 관련된 프로세스

    스펙트럼 이미지는 두 가지 수준에서 정기적으로 볼 수 있습니다.

    시작 단계는 사양을 결정하는 이상 경보입니다.

    국부적으로 가장 큰 가장 중요한 결함 또는 스펙트럼 결함. 두 번째

    승인됨

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  • 2단계: 애플리케이션을 실행하고 "문제 검색"을 클릭합니다.
  • 3단계: "모든 문제 수정" 버튼을 클릭하여 복구 프로세스 시작

  • 이 보폭은 변칙성이 완전한 Nat-plus 대상인지 여부를 결정합니다.

    우랄 엉망. 스펙트럼 서명이 필요한 경우 이 레벨을 잡을 수 있습니다.

    대상이 암시되며 이는 종종 스펙트럼 외부에서 얻을 수 있습니다.

    아마도 엄청난 훈련의 결과로 개발된 스펙트럼 조정 블록

    데이터 [1], [5].

    이상 감지기는 가장 효과적인 패턴 인식 시스템입니다.

    실제로 군사적 관심을 끌 수 있는 물체를 감지합니다. 알-

    대부분의 이상 감지기는 유사한 프로세스를 감지하려고 합니다.

    주변과 공간적으로나 스펙트럼적으로 다릅니다. 특히

    이상 진단을 위한 일반적인 기술, 영향을 미치는 p(재료)

    2004년 2월에 접수된 원고; 2004년 10월 10일 수정

    미국을 경유한 저자. 메릴랜드주 아델파이에 있는 육군 연구소

    20783-1197 미국 (이메일: [email protected]; [email protected]).

    디지털 기사 식별자 10.1109/TGRS.2004.841487

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    How To Fix Hyperspectral Anomaly Detection With Kernel RX Algorithm
    Cómo Puede Corregir La Detección De Anomalías Hiperespectrales Que Tienen El Algoritmo Kernel RX
    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
    Wie Zeit Für Die Behebung Der Hyperspektralen Anomalieerkennung Mit Dem Kernel-RX-Algorithmus
    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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