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Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques that Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 54,29
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Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques That Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm
Sprache: Englisch
Verlag: Creative Media Partners, LLC Mai 2025, 2025
ISBN 10: 1025098633 ISBN 13: 9781025098630
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
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Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques That Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm
Sprache: Englisch
Verlag: Creative Media Partners, LLC Mai 2025, 2025
ISBN 10: 1025093054 ISBN 13: 9781025093055
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware.
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EUR 61,74
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In den WarenkorbZustand: New. KlappentextrnrnThis research extends the emerging field of hyperspectral image (HSI) target detectors that assume a global linear mixture model (LMM) of HSI and employ independent component analysis (ICA) to unmix HSI images. Via new techniques .
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Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques that Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm
Sprache: Englisch
Verlag: Creative Media Partners, LLC Okt 2012, 2012
ISBN 10: 1249831938 ISBN 13: 9781249831938
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This research extends the emerging field of hyperspectral image (HSI) target detectors that assume a global linear mixture model (LMM) of HSI and employ independent component analysis (ICA) to unmix HSI images. Via new techniques to fully automate feature extraction, feature selection, and target pixel identification, an autonomous global anomaly detector, AutoGAD, has been developed for potential employment in an operational environment for real-time processing of HSI targets. For dimensionality reduction (initial feature extraction prior to ICA), a geometric solution that effectively approximates the number of distinct spectral signals is presented.
