A joint compression-discrimination neural transformation applied to target detection

Chan A.L.; Der S.Z.; Nasrabadi N.M.

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A joint compression-discrimination neural transformation applied to target detection

机译：联合压缩-区分神经变换在目标检测中的应用

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Many image recognition algorithms based on data-learning perform dimensionality reduction before the actual learning and classification because the high dimensionality of raw imagery would require enormous training sets to achieve satisfactory performance. A potential problem with this approach is that most dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis (PCA), seek to maximize the representation of data variation into a small number of PCA components, without considering interclass discriminability. This paper presents a neural-network-based transformation that simultaneously seeks to provide dimensionality reduction and a high degree of discriminability by combining together the learning mechanism of a neural-network-based PCA and a backpropagation learning algorithm. The joint discrimination-compression algorithm is applied to infrared imagery to detect military vehicles.

机译：许多基于数据学习的图像识别算法会在实际学习和分类之前执行降维，因为原始图像的高维需要大量训练集才能获得令人满意的性能。这种方法的一个潜在问题是，大多数降维技术（例如主成分分析（PCA））试图在不考虑类间可分辨性的情况下，将数据变化的表示形式最大化到少量的PCA成分中。本文提出了一种基于神经网络的变换，该变换同时寻求通过将基于神经网络的PCA的学习机制与反向传播学习算法结合在一起来提供降维和高度可辨性的方法。联合判别压缩算法应用于红外图像检测军车。

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来源
《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》 |2005年第4期|p.670-681|共12页
作者
Chan A.L.; Der S.Z.; Nasrabadi N.M.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化基础理论;
关键词
backpropagation; data compression; image classification; image recognition; infrared imaging; military radar; multilayer perceptrons; principal component analysis; target tracking; FLIR imagery; Sanger rule; automatic target detection; backpropagation learning algor;

机译：反向传播;数据压缩;图像分类;图像识别;红外成像;军用雷达;多层感知器;主要成分分析;目标跟踪;FLIR图像;桑格规则;自动目标检测;反向传播学习算法;

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