0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Statistical Disorder Parameters Computing For Hyperspectral Image Anomaly Detection
نویسندگان :
Maryam Imani
1
1- دانشگاه تربیت مدرس
کلمات کلیدی :
hyperspectral, anomaly detection, entropy, anisotropy
چکیده :
Two statistical disorder parameters are defined for hyperspectral anomaly detection in this paper. While the background information is usually located in principal components of the hyperspectral data containing the most energy, the low variance components contain anomaly or noise signals. Two introduced parameters are computed based on the principal components. The first parameter called as entropy contains the randomness value of the spectral measurements while the second parameter called as anisotropy contains the relative importance of the consecutive components of the hyperspectral image. The extracted features can be given to any arbitrary anomaly detector. The experimental results show that feeding entropy and anisotropy features to the RX detector provides a significant improvement in hyperspectral anomaly detection.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تحلیل و بررسی تکنیکهای محاسبات تقریبی
محمد میلاد صیاد - محمد رضا بینش مروستی - سید امیر اصغری
A Community-Based Method for Identifying Influential Nodes using Network Embedding
Nargess Vafaei - Dr Mohammad Reza Keyvanpour
مدیریت توأم منابع و خواب ایستگاه پایه مبتنی بر یادگیری تقویتی در شبکه های فوق متراکم با ارتباطات دو طرفه
طاهره رحمتی - بهروز شاهقلی قهفرخی
A High-Speed Quantum Reversible Controlled Adder/Subtractor Circuit
Negin Mashayekhi - Mohammad Reza Reshadinezhad - Shekoofeh Moghimi
A Deep Neural Network-based Method for MmWave Time-varying Channel Estimation
Amirhossein Molazadeh - Zahra Maroufi - Mehrdad Ardebilipour
طبقه بندی آسیبهای لیگامنت با استفاده از تحلیل تصاویر تشدید مغناطیسی توسط الگوریتمهای یادگیری عمیق
محسن اکبری - دکتر مریم مؤمنی محسن اکبری - مریم مؤمنی -
AOV-IDS: Arithmetic Optimizer with Voting classifier for Intrusion Detection System
Amir Soltany Mahboob - Mohammad Reza Ostadi Moghaddam - Shima Yousefi
Knowledge Extraction from Technical Reports Based on Large Language Models: An Exploratory Study
Parsa Bakhtiari - Hassan Bashiri - Alireza Khalilipour - Masoud Nasiripour - Moharram Challenger
توسعه ی کارآفرینی دیجیتال در بخش کشاورزی
شایان مظاهری - فاطمه قربانی پیرعلیدهی - فاطمه رزاقی بورخانی
Improving Training Stability in Variational Autoencoders Through the Integration of Score Matching Loss
Amirreza Mokhtari Rad - Pouya Ardehkhani - Hormehr Alborzi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.3.1