PCA 加速高光谱图像实时处理的检测与识别精度
图像与视频处理
2023-11-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
实时或近实时高光谱检测与识别在许多领域极为有用且必要。这些数据集可能相当大，且算法可能需要大量计算从而减慢处理速度。加速处理的常见方法是使用主成分分析(PCA)进行降维。在由主成分子集提供的降维空间中，处理数据所需计算更少，从而运行更快。在本文中，我们提出一种通过研究可省略多少主成分而对检测率影响最小来进一步减少使用 PCA 所需时间的方法。使用 ACE 执行检测，然后使用概率和光谱拟合进行识别，我们发现主成分数量可在检测率出现明显变化前大幅减少。
引用
@article{arxiv.2311.13779,
title = {Detection and Identification Accuracy of PCA-Accelerated Real-Time Processing of Hyperspectral Imagery},
author = {Abigail Basener and Meagan Herald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13779},
year = {2023}
}