Compartir
Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance (en Inglés)
Matthew T. Davis
(Autor)
·
Biblioscholar
· Tapa Blanda
Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance (en Inglés) - Davis, Matthew T.
$ 48.80
$ 57.95
Ahorras: $ 9.15
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis ListasSe enviará desde nuestra bodega entre el
Lunes 01 de Julio y el
Martes 02 de Julio.
Lo recibirás en cualquier lugar de Estados Unidos entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance (en Inglés)"
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.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.