Automatic clustering based on an information-theoretic approach with application to spectral anomaly detection

机译：基于信息 - 理论方法的自动聚类，应用于频谱异常检测

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An information-theoretic method is described for automatically determining the best number of clusters. It is motivated by Rissanen's minimum description length principle that states the best representation is the one with the fewest bits. The method is evaluated using two different clustering algorithms: a mode finder based on scale-space algorithm, and a vector quantizer (VQ). Synthetic, single-and multi-band image clustering examples are presented. Clusterings produced by the mode finder are shown to better correspond to distinguishable surface categories in the scene than those produced by the VQ algorithm. VQ clusterings are evaluated within an anomaly detector, which detects manmade object/changes as spectral outliers within a set of background clusters. It is shown that the optimal VQ clustering (the one with the fewest bits) produces the best detection performance.

机译：描述了一种信息 - 理论方法，用于自动确定最佳数量的簇。它是由Rissanen的最低描述的动机，即说明最佳表示的原则是最少的比特。使用两种不同的聚类算法评估该方法：基于刻度空间算法的模式查找器，以及矢量量化器（VQ）。呈现了合成，单频段和多频段图像聚类示例。由模式查找器产生的群集显示在场景中的可区分表面类别比VQ算法产生更好。 VQ群集在异常检测器中进行评估，该探测器在一组背景集群中检测到作为频谱异常值的人造对象/更改。结果表明，最佳VQ聚类（最少的比特）产生最佳的检测性能。

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来源
《Conference on Signal Processing, Sensor Fusion, and Target Recognition》|2006年||共9页
会议地点
作者
Mark J. Carlotto; SPIE-The International Society for Optical Engineering;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类图像信号处理;
关键词

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