邸韡
- 作品数：7 被引量：30H指数：4
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金遥感科学国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球文化科学更多>>
- 基于三维GMRF的多光谱图像自适应目标检测被引量：1
- 2007年
- 针对常见的多光谱目标检测算法仅利用光谱信息的局限性,提出一种移动窗口局部异常自适应检测方法。采用加性目标信号和非结构化背景模型描述多光谱图像数据;基于谱间相关性和空间相关性,利用三维高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型估计背景数据二阶统计量的逆,最后通过广义似然比检验实现了自适应目标检测。仿真试验及其理论分析表明了算法的有效性。
- 邸韡潘泉赵永强贺霖
- 关键词：多光谱图像目标检测广义似然比检验
- 自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测被引量：7
- 2007年
- 针对高光谱图像中目标形状特征已知,背景和目标光谱特征未知时的多类小目标检测问题,给出一种检测算法.通过高光谱图像数据样本二次型的高阶矩控制点扩散函数,获取自适应结构化背景;然后,利用目标形状先验信息构造形状特征子空间,在高维光谱特征空间实现形状特征子空间匹配检测.理论分析和实验结果表明该检测器可同时有效检测具有不同形状特征的多类目标.
- 贺霖潘泉邸韡
- 关键词：信息处理技术高光谱图像
- 一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器被引量：13
- 2007年
- 针对背景和目标的先验光谱特征未知的条件,给出一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。小目标相对于背景的低概率性使得高光谱图像数据对目标光谱信号的矩特征几乎不施加约束,可在最大熵条件下将广义似然比检验简化为对背景似然的单似然检验;利用全部数据样本建立无参估计模型以充分利用样本信息,从而得到基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。该检测器避免了统计模型误差和不明确物理含义特征对实际高光谱图像数据检测带来的影响。使用可见光/近红外波段机载I型实用型模块化成像光谱仪(OMIS-I)高光谱图像进行了实验,实验结果及相应理论分析表明该算法可有效检测高光谱图像中的空间低概率目标。
- 贺霖潘泉邸韡赵永强
- 关键词：信息处理技术目标检测
- 论高校科技人力资源优化配置
- 当前，新经济引发的变革正冲击着各行各业，并深刻影响着组织系统的每一个环节，人力资源管理也不例外。高校的人力资源主要由四部分组成：党政管理人员、教学科研人员(含实验辅助人员)、后勤服务人员及校办产业人员。如何围绕学校的办学...
- 向河邸韡赵小宝
- 关键词：科技人力资源优化配置市场经济
- 文献传递
- 基于多检测器最大熵融合的多通道光谱图像异常检测被引量：6
- 2007年
- 提出了一种多检测器最大熵融合的多通道光谱图像异常检测算法.选择多个不同的异常检测器,并利用自适应窗宽非参核密度估计方法估计其各自的输出分布,保留了多通道光谱图像数据的"长尾"特性,且避免了先验模型假设带来的模型误差.将各原始检测器的输出投影到具有标准正态边缘分布的变换空间中,利用变换空间中模型化的最大熵融合规则实现多检测器的决策级最优概率融合.在原数据空间通过似然函数的检验完成多通道光谱图像的目标检测.利用机载EPS-A航拍多通道光谱图像进行了实验,实验结果表明了算法的有效性.
- 邸韡潘泉贺霖赵永强
- 关键词：异常检测核密度估计
- 高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测被引量：4
- 2008年
- 针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,该文给出一种基于高相关性波段子集分割的模糊积分低概率目标检测融合算法。依据高光谱图像数据的波段相关性将原始高光谱数据分割为若干连续波段子集;利用非参核密度估计得到原假设下各波段子集数据RX检测器输出的概率密度函数,构造出非参隶属度映射函数;利用数据光谱维的特征值定义目标信号噪声能量比(TNER),衡量各波段子集信源检测结果的重要程度;最后,通过Sugeno模糊积分实现波段子集检测结果的决策级融合。使用可见光/近红外波段OMIS-I高光谱图像进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。
- 邸韡潘泉赵永强贺霖
- 关键词：高光谱图像模糊积分
- 基于波段调制的HOSVD多光谱人脸识别被引量：3
- 2010年
- 通过分析影响多光谱人脸识别的两个重要因子:皮肤的物理特性和传感器的系统响应特性,提出了基于波段调制的高阶奇异值分解多光谱人脸识别算法.该算法考虑到各波段上数据信息的差异性,用加权融合方法对多光谱图像光谱维进行单独处理,保留了光谱维更多的信息量.仿真结果表明,基于波段调制的高阶奇异值分解方法可应用于多光谱人脸识别,与未考虑波段特性的单波段积融合高阶奇异值分解、单波段和融合高阶奇异值分解相比有较高的识别结果.
- 杨红芳赵永强张绍武邸韡
- 关键词：多光谱人脸识别加权融合
