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J-GLOBAL ID：201802247045737917   整理番号：18A0520043

ハイパースペクトル画像のための再帰的カーネルRX異常検出アルゴリズムの理論【Powered by NICT】

A theory of recursive kernel RX anomaly detection algorithm for hyperspectral imagery

著者 (2件)： Zhao Chunhui (Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China) ,  Deng Weiwei (Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIERS - FALL  ページ： 1947-1952  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： イメージング分光法の開発とスペクトル分解能の向上に伴い,expendingハイパースペクトルデータセットは,データ貯蔵,ダウンリンク伝送および更なる加工の巨大な圧力をもたらした。即時意思決定を必要とする実時間処理は,ハイパースペクトル異常検出における所望される。カーネルリードXiaoli検出器(KRXD)は,RXDのカーネルベース非線形版である,良好な検出精度が劣った検出効率を達成した。本論文では,ライン-バイ-ライン様式でリアルタイム検出を実現できることを進行性線処理に基づく新しい修飾KRXDを開発。検出システムの因果関係を維持する定義される新しい局所原因フレームワーク。KRXDの複雑さは検出過程の計算における高い欠陥を目指して,Woodbury行列恒等式を利用することと行列反転を再帰的に迅速処理の要件を満たすために,カーネルGram行列とその逆を更新するための補助定理。実験結果は,提案した方法が実時間処理問題を解決する有意に初期アルゴリズムに比べて変化検出精度維持を示した。Copyright 2018 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： 実時間処理 ,  検出器 ,  スペクトル分解 ,  意思決定 ,  *アルゴリズム ,  検出効率 ,  データ蓄積
準シソーラス用語： 変化検出 ,  行列反転 ,  検出精度 ,  *異常検出 ,  *ハイパースペクトル ,  イメージング分光法 ,  *検出アルゴリズム ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトル画像 ,  カーネル ,  異常検出 ,  アルゴリズム ,  理論