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

Idioma InglésInglés
Libro Tapa blanda
Libro Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance Matthew T Davis
Código Libristo: 08239730
Editores Biblioscholar, octubre 2012
Detecting and identifying objects of interest is the goal of all remote sensing. New advances, speci... Descripción completa
? points 143 b
58.29 €
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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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Sobre el libro

Nombre y apellidos Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance
Autor Matthew T Davis
Idioma Inglés
Encuadernación Libro - Tapa blanda
Fecha de publicación 2012
Número de páginas 160
EAN 9781288229970
ISBN 9781288229970
Código Libristo 08239730
Editores Biblioscholar
Peso 299
Dimensiones 189 x 246 x 9

Categorías

Sociedad y ciencias sociales > Educación
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