Sammanfattning av denna webbsida: Hyperspektral bild (HSI) baserad på detektion har på senare tid fått stor uppmärksamhet inom jordbruk, miljöskydd och militära tillämpningar eftersom olika våglängder av ljus med fördel kan användas för att diskriminera olika typer av objekt. Tyvärr är uppskattningen av bakgrundsfördelningen och upptäckten av intressanta lokala objekt inte enkel, och anomalidetektorer kan ge falska larm. I detta dokument, en Deep Trolief Network (DBN) baserad anomali detektor föreslås. Högnivåfunktionerna och rekonstruktionsfelen lärs ut via nätverket på ett sätt som inte påverkas av tidigare bakgrundsfördelningsantagande. För att minska kontaminationen genom lokala anomalier konstrueras adaptiva vikter utifrån rekonstruktionsfel och statistisk information. Genom att använda koden bilden som genereras under slutsatsen av DBN och modifieras av adaptivt uppdaterade vikter, ett lokalt Euclidean avstånd mellan under test pixlar och deras angränsande pixlar används för att bestämma anomali mål. Experimentella resultat på syntetiska och inspelade HSI-data visar prestandan hos den föreslagna metoden överträffar den klassiska globala Reed-Xiaoli-detektorn (RXD), den lokala RX-detektorn (LRXD) och den moderna Collaborative Representationsdetektorn (CRD).
Mer nyligen, Ma et al. REF föreslog ett Deep Trolief Network (DBN) för att upptäcka subpixel objekt.
An Unsupervised Deep Hyperspectral Anomaly Detector
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}