Using locality-constrained linear coding in automatic target detection of HRS images
Notice bibliographique
Résumé
Automatic target detection with complicated shapes in high spatial resolution images is an ongoing challenge in remote sensing image processing. This is because most methods use spectral or texture information, which are not sufficient for detecting complex shapes. In this paper, a new detection framework, based on Spatial Pyramid Matching (SPM) and Locality- constraint Linear Coding (LLC), is proposed to solve this problem, and exemplified using airplane shapes. The process starts with partitioning the image into sub-regions and generating a unique histogram for local features of each sub-region. Then, linear Support Vector Machines (SVMs) are used to detect objects based on a pyramid-matching kernel, which analyses the descriptors inside patches in different resolution. In order to generate the histogram, first a point feature detector (e.g. SIFT) is applied on the patches, and then a quantization process is used to select local features. In this step, the k-mean method is used in conjunction with the locality-constrained linear coding method. The LLC forces the coefficient matrix in the quantization process to be local and sparse as well. As a result, the speed of the method improves around 24 times in comparison to using sparse coding for quantization. Quantitative analysis also shows improvement in comparison to just using k-mean, but the accuracy in comparison to using sparse coding is similar. Rotation and shift of the desired object has no effect on the obtained results. The speed and accuracy of this algorithm for high spatial resolution images make it capable for use in real-world applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».