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Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques that Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm
Robert J Johnson
Livre broché | Anglais
78,95 €
+ 157 points
Description
This research extends the emerging field of hyperspectral image (HSI) target detectors that assume a global linear mixture model (LMM) of HSI and employ independent component analysis (ICA) to unmix HSI images. Via new techniques to fully automate feature extraction, feature selection, and target pixel identification, an autonomous global anomaly detector, AutoGAD, has been developed for potential employment in an operational environment for real-time processing of HSI targets. For dimensionality reduction (initial feature extraction prior to ICA), a geometric solution that effectively approximates the number of distinct spectral signals is presented.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 248
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9781249831938
- Date de parution :
- 17-10-12
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 189 mm x 246 mm
- Poids :
- 449 g
