Contact
Cum să cumpăr
Livrare
Consilier de cumpărături
Using Multiple Robust Parameter Design Techniques to Improve Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Performance
engleză
143 b
Până la 30 de zile pentru returnare
Clienții au cumpărat de asemenea
/
Carte broșată
139.98
lei
/
Adobe ePub DRM
369.05
lei
/
Copertă tare
42.65
lei
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.
Informații despre carte
engleză
Categorii
Dăruiește această carte chiar astăzi
Este foarte ușor
1 Adaugă cartea în coș și selectează Livrează ca un cadou 2 Îți vom trimite un voucher în schimb 3 Cartea va ajunge direct la adresa destinataruluiAr putea de asemenea, să te intereseze
/
Copertă tare
857.20
lei
/
Copertă tare
104.75
lei
/
Carte broșată
91.68
lei
/
Carte broșată
37.21
lei
