Abstract-I detta dokument, en entropy-funktionell-baserad online adaptiv beslut fusion (EADF) ram utvecklas för bildanalys och datorseende applikationer. Inom denna ram antas det att den sammansatta algoritmen består av flera underalgoritmer, som var och en ger sitt eget beslut som ett verkligt tal centrerat runt noll, som representerar konfidensnivån för den specifika subalgoritmen. Beslutsvärden kombineras linjärt med vikter som uppdateras online enligt en aktiv fusionsmetod baserad på att utföra entropiska projektioner på konvexa uppsättningar som beskriver subalgoritmer. Det antas att det finns ett orakel, som vanligtvis är en mänsklig operatör, som ger återkoppling till beslutsfusionsmetoden. Ett videobaserat system för upptäckt av skogsbränder utvecklades för att utvärdera resultatet av beslutsfusionsalgoritmen. I detta fall, bilddata anländer sekventiellt, och oraklet är säkerhetsvakten i skogen utsiktstornet, kontrollera beslutet av den kombinerade algoritmen. Simuleringsresultaten presenteras. Index Terms-Active lärande, beslut fusion, entropy maximization, online lärande, prognoser på konvexa uppsättningar, Wildfire detektion med video.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I REF föreslås en ram för analys av bilder och tillämpningar av datorseende som bygger på entropifunktionell online-adaptiv beslutsfusion (EADF).
Entropy-Functional-Based Online Adaptive Decision Fusion Framework With Application to Wildfire Detection in Video
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}