Local anomaly detection algorithm based on sliding windows in spectral space
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».