Small infrared target detection using two-dimensional fast orthogonal search (2D-FOS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that the overall performance of the automatic imaging target recognition system is strongly affected by the used detection technique. Recently, the wavelet and matching pursuit methods are merged together as an excellent methodology for detecting targets in a sequence of infrared images with high detection rate, and low false alarms. The wavelet transform is used as a detector of the regions of interest, which may include false alarms, while the matching pursuit uses the known target's features to reduce the clutters (or false alarms) from the wavelet output. Only the non-orthogonal matching pursuit is used for this purpose because its orthogonal version is more computationally expensive. This prevents the exploitation of the orthogonal matching pursuit, which can provide image modeling with less number of terms that can significantly faciliate the target extraction and clutter reduction. In this paper, we introduce the usage of the fast orthogonal search method, which is an orthogonal modeling technique, instead of matching pursuit for small infrared imaging target detection. The fast orthogonal search performs the orthogonalization process in more efficient way, so its computational time is much less than the original orthogonal matching pursuit. Moreover, the fast orthogonal search provides a precise extraction of the target's model parameters that may be used for tracking purposes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle