Key points are not available for this paper at this time.
لقد جلب الكشف عن الشذوذ في صورة طيفية متعددة الأبعاد دون أي معلومات سابقة اهتمامًا كبيرًا في فهم وتفسير صور الاستشعار عن بُعد، والذي يهدف إلى تحديد ما إذا كانت العينة تنتمي إلى الخلفية أو الشذوذ. تلعب عملية تعلم القاموس منخفض الرتبة دورًا هامًا في استغلال المعلومات القبلية منخفضة الرتبة للخلفية في الكشف عن الشذوذ في الصورة الطيفية المتعددة الأبعاد (HSI). في هذه المقالة، يتم تقديم تعلم القاموس منخفض الرتبة لتعلم قاموس يمكنه إعادة بناء الخلفية بشكل إيجابي، بينما لا يمكن للشذوذ ذلك. بالنظر إلى الارتباط العالي للبيانات خاصة بين الأطياف المجاورة، نلجأ إلى تعلم تمثيل القاموس منخفض الرتبة لاختلاف الطيف لنمذجة الخلفية العالمية، والتي يمكن أن تستغل بالكامل المعلومات القبلية منخفضة الرتبة للخلفية. ثم، يتم استخدام مصفوفة الفائض لتمييز الشذوذ. يختلف نموذجنا المقترح عن طرق الكشف عن الشذوذ الموجودة التي تعتمد على القاموس الذي يتم بناؤه أو تعلمه في خطوة منفصلة، حيث يمكن أن يتعلم نموذجنا المقترح القاموس ويفصل الشذوذ بشكل متزامن من خلال التعلم التكراري. تظهر النتائج التجريبية على خمسة مجموعات بيانات حقيقية الأداء الفائق للطريقة المقترحة للكشف عن الشذوذ الطيفي مقارنةً مع خوارزميات أخرى متطورة.
درس Zhang وآخرون (Thu) هذا السؤال.