کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
739401 1461642 2014 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Kernel maximum likelihood scaled locally linear embedding for night vision images
ترجمه فارسی عنوان
حداکثر احتمال کرنل جابجایی خطی محلی برای تصاویر دید در شب است
کلمات کلیدی
یادگیری منیفولد، هسته، تصویر دید در شب
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی برق و الکترونیک
چکیده انگلیسی


• A kernel manifold algorithm is designed to analyze the complex night vision data.
• An outlier-probability is derived by solving maximum likelihood in kernel space.
• A robust embedding is completed by scaling the kernel LLE with outlier-probability.

This paper proposes a robust method to analyze night vision data. A new kernel manifold algorithm is designed to match an ideal distribution with a complex one in natural data. First, an outlier-probability based on similarity metric is derived by solving the maximum likelihood in kernel space, which is corresponding with classification property for considering the statistical information on manifold. Then a robust nonlinear mapping is completed by scaling the embedding process of kernel LLE with the outlier-probability. In the simulations of artificial manifolds, real low-light-level (LLL) and infrared image sets, the proposed method show remarkable performances in dimension reduction and classification.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optics & Laser Technology - Volume 56, March 2014, Pages 290–298
نویسندگان
, , , ,