用于目标检测的随机化RX方法
计算机视觉与模式识别
2020-12-24 v1 机器学习
摘要
本工作通过著名的全局RX方法解决目标检测问题。RX方法将杂波建模为多元高斯分布，并已使用核方法扩展到非线性分布。虽然核RX可以应对复杂杂波，但随着杂波像素数量的增加，它需要相当多的计算资源。在此，我们提出使用随机傅里叶特征来近似核RX中的高斯核，因此我们的方法在保持非线性精度的同时降低了计算成本，该成本现在由一个超参数控制。在合成和真实世界图像目标检测问题上的结果表明，所提方法在提供高检测性能的同时具有空间和时间效率。
引用
@article{arxiv.2012.12308,
title = {Randomized RX for target detection},
author = {Fatih Nar and Adrián Pérez-Suay and José Antonio Padrón and Gustau Camps-Valls},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12308},
year = {2020}
}