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Auteur Philippe Burlina |
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A support vector method for anomaly detection in hyperspectral imagery / Amit Banerjee in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 8 (August 2006)
[article]
Titre : A support vector method for anomaly detection in hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Amit Banerjee, Auteur ; Philippe Burlina, Auteur ; Chris Diehl, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 2282 - 2291 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] aide à la décision
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] test statistiqueRésumé : (Auteur) This paper presents a method for anomaly detection in hyperspectral images based on the support vector data description (SVDD), a kernel method for modeling the support of a distribution. Conventional anomaly-detection algorithms are based upon the popular Reed-Xiaoli detector. However, these algorithms typically suffer from large numbers of false alarms due to the assumptions that the local background is Gaussian and homogeneous. In practice, these assumptions are often violated, especially when the neighborhood of a pixel contains multiple types of terrain. To remove these assumptions, a novel anomaly detector that incorporates a nonparametric background model based on the SVDD is derived. Expanding on prior SVDD work, a geometric interpretation of the SVDD is used to propose a decision rule that utilizes a new test statistic and shares some of the properties of constant false-alarm rate detectors. Using receiver operating characteristic curves, the authors report results that demonstrate the improved performance and reduction in the false-alarm rate when using the SVDD-based detector on wide-area airborne mine detection (WAAMD) and hyperspectral digital imagery collection experiment (HYDICE) imagery. Copyright IEEE Numéro de notice : A2006-396 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2006.873019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.873019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28120
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 8 (August 2006) . - pp 2282 - 2291[article]Exemplaires(1)
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