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J-GLOBAL ID：201702249934716408   整理番号：17A0414504

背景精製と逆の行列フリー計算に基づく改良型カーネルRXアルゴリズム【Powered by NICT】

Modified Kernel RX Algorithm Based on Background Purification and Inverse-of-Matrix-Free Calculation

著者 (3件)： Zhao Chunhui (College of Information and Telecommunications, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Yao Xi-Feng (College of Information and Telecommunications, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Yan Yiming (College of Information and Telecommunications, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 4  ページ： 544-548  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カーネルRX検出器(KRXD)は,異常検出(AD)におけるRXアルゴリズムよりも優れた性能を示した。しかし,一般的に二つの課題を抱えている1)局所ADは通常では全体的なADにおける高い計算複雑性を軽減するためのKRXDに適用したため,局所統計量における異常画素と雑音によるバックグラウンド汚染をより傾向があり,2)カーネル化背景共分散行列の逆行列は通常ランク欠損していた。,本レターは,バックグラウンドデータ試料確率分布に従ってGaussバックグラウンド精製法と上記の問題に対処するためにカーネルPCAに基づく,それぞれ逆のマトリックスフリー法を提案した。実験結果は,改良されたKRXD両問題点を克服し,好ましい効果を調達ことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計量 ,  検出器 ,  画素 ,  逆行列 ,  雑音 ,  計算量 ,  *アルゴリズム ,  確率分布
準シソーラス用語： 調達 ,  共分散行列 ,  カーネル化 ,  異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 背景 ,  精製 ,  行列 ,  計算 ,  カーネル ,  アルゴリズム