Radial Basis Function Neural Network Approach to Two-Color Infrared Missile Detection / Nejlevnější knihy
Radial Basis Function Neural Network Approach to Two-Color Infrared Missile Detection

Kód: 08142732

Radial Basis Function Neural Network Approach to Two-Color Infrared Missile Detection

Autor Kin-Weng Chan

Multi-color infrared imaging missile-warning systems require real-time detection techniques that can process the wide instantaneous field of regard of focal plane array sensors with a low false alarm rate. Current technology appli ... celý popis

1646


Skladem u dodavatele
Odesíláme za 14-18 dnů
Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Více informací o knize Radial Basis Function Neural Network Approach to Two-Color Infrared Missile Detection

Nákupem získáte 165 bodů

Anotace knihy

Multi-color infrared imaging missile-warning systems require real-time detection techniques that can process the wide instantaneous field of regard of focal plane array sensors with a low false alarm rate. Current technology applies classical statistical methods to this problem and ignores neural network techniques. Thus the research reported here is novel in that it investigates the use of radial basis function (RBF) neural networks to detect sub-pixel missile signatures. An RBF neural network is designed and trained to detect targets in two-color infrared imagery using a recently developed regression tree algorithm. Features are calculated for 3 by 3 pixel sub-images in each color band and concatenated into a vector as input to the network.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Society & social sciences Education

1646

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 12903 dalších

Copyright ©2008-24 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Zásilkovně
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: