Local anomaly detection algorithm based on sliding windows in spectral space
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
In this paper, a novel local ways to implement hyperspectral anomaly detector is presented. Usually, the local detectors are implemented in the spatial window of image scene, but the proposed approach is implemented on the windows of spectral space. As a multivariate data, the hyperspectral image datasets can be considered as a low-dimensional manifold embedded in the high-dimensional spectral space. In real environments, nonlinear spectral mixture occurs more frequently. At these situations, whole dataset would be distributed in one or more nonlinear manifolds in high dimensional space, such as a hyper-curve surface or nonlinear hyper-simplex. However, the majority of global and local detectors in hyperspectral image are based on the linear projections. They are established on the assumption that the geometric distribution of datasets is a linear manifold. It is incapable for them to deal with these nonlinear manifold data, even for spatial local data. In this paper, a novel anomaly detection algorithm based on local linear manifold is put forward to handle the nonlinear manifold problems. In the algorithm, the local neighborhood relationships are established in spectral space, and then an anomaly detector based on linear projection is carried out in these local areas. This situation is similar to using sliding windows in the spectral space. The results are compared with classic spatial local algorithm by using real hyperspectral image and demonstrate the effectiveness in improving the weak anomalies detection and decreasing the false alarms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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