自适应目标识别：以机场行李安检为例
计算机视觉与模式识别
2023-03-13 v2 图像与视频处理
摘要
本工作探讨是否可以设计一种基于计算机视觉的自动威胁识别（ATR）系统，使其能适应威胁规格的变化，而无需每次都创建新的ATR。由情报报告和世界事件可能引发的威胁规格变化，通常涉及构成威胁的物体的物理特征：其材料组成、形状、隐藏方式等。在此，我们提出一种AATR系统（自适应ATR）的设计，可适应材料表征（即密度，由其X射线衰减系数衡量）、质量及厚度方面变化的规格。我们的设计采用两级级联方法，其中第一级的特征是在允许变化的威胁参数整个可能范围内具有高召回率。第二级的目的是针对当前威胁规格微调整体系统的性能。为实现所需PD/PFA率，此微调的计算代价远小于针对新威胁规格集创建具有同等整体性能的新分类器所需代价。
引用
@article{arxiv.1811.04772,
title = {Adaptive Target Recognition: A Case Study Involving Airport Baggage Screening},
author = {Ankit Manerikar and Tanmay Prakash and Avinash C. Kak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.04772},
year = {2023}
}