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

Sprache EnglischEnglisch
Buch Broschur
Buch Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance Matthew T Davis
Libristo-Code: 08239730
Verlag Biblioscholar, Oktober 2012
Detecting and identifying objects of interest is the goal of all remote sensing. New advances, speci... Vollständige Beschreibung
? points 143 b
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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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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance
Autor Matthew T Davis
Sprache Englisch
Einband Buch - Broschur
Datum der Veröffentlichung 2012
Anzahl der Seiten 160
EAN 9781288229970
ISBN 9781288229970
Libristo-Code 08239730
Verlag Biblioscholar
Gewicht 299
Abmessungen 189 x 246 x 9

Kategorie

Gesellschaft und Sozialwissenschaften > Pädagogik
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