Nell'affrontare problemi di classificazione e rilevazione di immagini iperspettrali utilizzando metodi statistici, la definizione di un modello di probabilità per le grandezze impiegate nelle regole di decisione degli algoritmi permette di prevederne le prestazioni e derivare i criteri di progetto. In questo lavoro si analizza statisticamente una grandezza utilizzata da diversi algoritmi e proporzionale alla distanza di Mahalanobis. In particolare, si propongono cinque modelli e per ognuno si definisce una metodologia per stimare i valori dei parametri che garantiscono l'adattamento alla distribuzione dei dati reali. In relazione ad un algoritmo di rivelazione si discutono le deviazioni delle prestazioni rispetto al modello gaussiano. --------------------------------------------------------------------------------

Modelli di probabilita' per la classificazione e la rivelazione in immagini iperspettrali

Acito N;CORSINI, GIOVANNI;DIANI, MARCO
2005

Abstract

Nell'affrontare problemi di classificazione e rilevazione di immagini iperspettrali utilizzando metodi statistici, la definizione di un modello di probabilità per le grandezze impiegate nelle regole di decisione degli algoritmi permette di prevederne le prestazioni e derivare i criteri di progetto. In questo lavoro si analizza statisticamente una grandezza utilizzata da diversi algoritmi e proporzionale alla distanza di Mahalanobis. In particolare, si propongono cinque modelli e per ognuno si definisce una metodologia per stimare i valori dei parametri che garantiscono l'adattamento alla distribuzione dei dati reali. In relazione ad un algoritmo di rivelazione si discutono le deviazioni delle prestazioni rispetto al modello gaussiano. --------------------------------------------------------------------------------
Acito, N; Corsini, Giovanni; Diani, Marco
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