基于特征选择的约束能量最小算法及其定量评估
针对CEM 算法对大目标探测效果的不足,提出了基于特征值选择的CEM 改进算法.该算法主要利用矩阵变换和特征值分解来抑制自相关矩阵求逆中产生的误差,突出目标信息和干扰信息之间的差异,达到对大目标较好的探测效果,最后利用虚警率和探测率的ROC 曲线对改进前后的算法进行定量评估.实验结果表明,基于特征值选择的CEM改进算法较CEM 算法在大目标探测效率上有了一定的提高;在对AVIRIS 高光谱遥感图像的大目标探测实验中,改进算法的总探测率DR由CEM算法的84.76%提高到新算法的97.63%.
约束能量最小 大目标探测 特征值分解 虚警率
李平 刘春红
中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083
国内会议
中国农业工程学会电气信息与自动化专委会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会
北京
中文
1-4
2010-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)