网页挂马检测网页挂马，是指攻击者利用各种手段，将恶意代码植入到合法的网页中，当用户访问该网页时，恶意代码就会被执行，从而对用户计算机造成危害。网页挂马检测，是指通过对网页内容进行扫描，检测是否存在恶意代码，从而保证用户计算机的安全。网页挂马检测技术有很多种，常见的有以下几种：静态检测：静态检测是指，在不执行网页代码的情况下，通过对网页内容进行扫描，检测是否存在恶意代码。静态检测的优点是速度快，误报率低，缺点是只能检测出已知的恶意代码。动态检测：动态检测是指，在执行网页代码的过程中，对网页代码进行分析，检测是否存在恶意代码。动态检测的优点是能够检测出未知的恶意代码，缺点是速度慢，误报率高。行为检测：行为检测是指，通过对用户计算机的行为进行分析，检测是否存在恶意代码。行为检测的优点是能够检测出网页挂马后产生的恶意行为，缺点是只能检测出已知的恶意行为。网页挂马检测是一项非常重要的安全技术，能够有效地保护用户计算机的安全。企业和个人用户都应该定期对自己的网页进行挂马检测，以防止恶意代码的入侵。以下是一些网页挂马检测工具：ViruTotal：ViruTotal是一个免费的在线网页挂马检测工具，可以检测出大多数已知的恶意代码。SucuriSiteCheck：SucuriSiteCheck是一个免费的在线网页挂马检测工具，可以检测出大多数已知的恶意代码。GoogleSafeBrowig：GoogleSafeBrowig是一个免费的在线网页挂马检测工具，可以检测出大多数已知的恶意代码。AcuetixWeVulerailityScaer：AcuetixWeVulerailityScaer是一个收费的网页挂马检测工具，可以检测出大多数已知的恶意代码。Neu：Neu是一个收费的网页挂马检测工具，可以检测出大多数已知的恶意代码。用户可以使用这些工具定期对自己的网页进行挂马检测，以防止恶意代码的入侵。...

2024-01-09 网页挂码攻击 被网页挂马攻击的几个要素

剑灵配置检测《剑灵》是一款由韩国NCSOFT开发的大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG），于2012年12月3日在中国大陆上线。该游戏以东方武侠为背景，融合了奇幻元素，拥有庞大的世界观和丰富的游戏内容。为了确保玩家能够流畅地游玩《剑灵》，官方提供了配置检测工具，供玩家检测自己的电脑配置是否满足游戏运行要求。配置检测工具可以检测玩家的CPU、显卡、内存、硬盘空间等硬件信息，并给出是否满足游戏运行要求的结论。配置检测工具的使用方法下载配置检测工具。解压缩配置检测工具。运行配置检测工具。点击“开始检测”按钮。等待检测结果。配置检测结果的解读配置检测结果分为以下几类：满足游戏运行要求：玩家的电脑配置满足游戏运行要求，可以流畅地游玩《剑灵》。基本满足游戏运行要求：玩家的电脑配置基本满足游戏运行要求，但可能会出现卡顿或延迟的情况。不满足游戏运行要求：玩家的电脑配置不满足游戏运行要求，无法流畅地游玩《剑灵》。如果玩家的电脑配置不满足游戏运行要求，可以考虑升级硬件配置或降低游戏画质设置。常见的配置检测问题在使用配置检测工具时，玩家可能会遇到以下问题：检测工具无法启动：可能是由于电脑中缺少必要的运行库，如MicrooftViualC++ReditriutalePackage。检测结果不准确：可能是由于检测工具版本太旧或检测过程中出现了错误。检测工具无法检测到显卡：可能是由于显卡驱动程序太旧或损坏。如果玩家遇到上述问题，可以尝试以下解决方案：安装必要的运行库。更新检测工具版本。重新运行检测工具。更新显卡驱动程序。如果玩家尝试了上述解决方案后仍然无法解决问题，可以联系官方客服寻求帮助。...

2024-01-09 剑灵显卡要求 《剑灵》 显卡怎么样

艾滋病抗体检测方法有以下几种：1.酶联免疫吸附试验(ELISA)ELISA是一种广泛用于艾滋病抗体检测的血清学检测方法。ELISA检测原理是通过将待测样品与HIV特异性抗原反应，然后加入与抗原结合的酶标记抗体，最后通过显色反应来检测抗体的存在。ELISA检测具有灵敏度高、特异性强、操作简单等优点，是目前最常用的艾滋病抗体检测方法。2.西方印迹法(WeterBlot)西方印迹法是一种通过电泳分离HIV不同蛋白质成分，然后用特异性抗体检测其是否存在的方法。西方印迹法可以检测HIV的不同蛋白成分，包括g120、g41、24等，因此具有较高的特异性。然而，西方印迹法操作复杂，耗时较长，一般仅用于确诊艾滋病感染。3.病毒载量检测病毒载量检测是通过检测血液或其他体液中HIV病毒的含量来判断感染程度的方法。病毒载量检测可以用于监测艾滋病病毒的治疗效果，也可以用于评估患者的预后。病毒载量检测通常使用聚合酶链反应(PCR)技术进行。4.快速诊断试剂盒快速诊断试剂盒是一种简便易行的艾滋病抗体检测方法。快速诊断试剂盒通常采用免疫层析技术，通过将待测样品与试剂盒中的抗原或抗体反应，然后通过显色反应来检测抗体的存在。快速诊断试剂盒的操作简单，结果快速，可以在短时间内获得检测结果。5.口腔拭子检测口腔拭子检测是一种通过采集口腔黏膜细胞进行艾滋病抗体检测的方法。口腔拭子检测操作简单，无创，适用于不愿意或无法接受血液检测的人群。口腔拭子检测的灵敏度和特异性与ELISA检测相当，但可能存在假阴性或假阳性的结果。6.尿液检测尿液检测是一种通过采集尿液进行艾滋病抗体检测的方法。尿液检测操作简单，无创，适合于不愿意或无法接受血液检测或口腔拭子检测的人群。尿液检测的灵敏度和特异性通常低于ELISA检测，因此可能存在假阴性或假阳性的结果。7.唾液检测唾液检测是一种通过采集唾液进行艾滋病抗体检测的方法。唾液检测操作简单，无创，适合于不愿意或无法接受血液检测、口腔拭子检测或尿液检测的人群。唾液检测的灵敏度和特异性通常低于ELISA检测，因此可能存在假阴性或假阳性的结果。...

2024-01-09 艾滋病抗体elisa法是第几代 艾滋病抗体ELISA法

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2024-01-06 无损检测技术 缺陷有哪些 无损检测技术 缺陷分析

图书名称：《混凝土温度应力检测原理与装备》【作者】胡曙光，陈静著【页数】130【出版社】北京：国防工业出版社,2009.01【ISBN号】978-7-118-06041-6【价格】28.00【分类】混凝土结构-温度变化-应力分析【参考文献】胡曙光，陈静著.混凝土温度应力检测原理与装备.北京：国防工业出版社,2009.01.图书封面：《混凝土温度应力检测原理与装备》内容提要：本书共分七章，详细介绍了约束条件下混凝土温度—应力检测的理论、关键技术和装备研制及其工程应用，系统分析了混凝土抗裂性能评价及混凝土温度—应力检测的主要关键技术。应用这些关键技术，作者研制了新型约束可调式单轴温度—应力开裂试验机，可满足研究混凝土基准试验……...

2023-12-27 国防工业出版社电子书 国防工业出版社书库

图书名称：《温度计的选择和使用》【作者】北京市计量检测科学研究院热工室编【丛书名】计量惠民丛书【页数】90【出版社】北京：中国计量出版社,2011.01【ISBN号】978-7-5026-3347-9【价格】10.00【分类】温度计仪表-基本知识【参考文献】北京市计量检测科学研究院热工室编.温度计的选择和使用.北京：中国计量出版社,2011.01.图书封面：《温度计的选择和使用》内容提要：本书采用问答形式，以循序渐进的编写顺序和通俗易懂的写作风格介绍了温度计的基本常识、选用技巧和注意事项等。解答了应如何正确选择和使用各类温度计、如何对家庭各类温度计进行正确维护保养等与老百姓生活密切相关问题。...

2023-12-27 epub mobi azw3哪个好 epub mobi pdf区别

图书名称：《基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测》【作者】闫伟杰著【页数】155【出版社】徐州：中国矿业大学出版社,2017.11【ISBN号】978-7-5646-3758-3【价格】38.00【分类】火焰-辐射-特性-检测-火焰温度-检测【参考文献】闫伟杰著.基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测.徐州：中国矿业大学出版社,2017.11.《基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测》内容提要：《基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测》讲述了：随着全球能源危机的日益严重和人们对环境问题的逐渐关注，提高燃烧设备的燃烧效率、减少污染物排放成为广大学者研究的热点。温度是反映燃烧状态的一个重要参数，其准确测量对于了解燃烧过程和完善燃烧理论具有重要指导意义。温度和辐射特性参数是耦合在一起的，因此实现温度和辐射特性参数的同时准确测量是一种有效的方法。火焰的辐射光谱和图像中包含着与温度和辐射特性有关的大量信息，利用这些信息结合特定的算法可以计算得到火焰表观温度、黑度、内部温度、辐射介质颗粒浓度等多个参数。...

2023-12-27

图书名称：《渐开线弧齿圆柱齿轮啮合特性及温度检测平台研究》【作者】蒋易强著【页数】122【出版社】长春：吉林大学出版社,2023.01【ISBN号】978-7-5768-0349-5【价格】58.00【分类】渐开线齿轮-圆柱齿轮-啮合传动-研究【参考文献】蒋易强著.渐开线弧齿圆柱齿轮啮合特性及温度检测平台研究.长春：吉林大学出版社,2023.01.图书封面：《渐开线弧齿圆柱齿轮啮合特性及温度检测平台研究》内容提要：本书内容包括：绪论、渐开线弧齿圆柱齿轮的几何模型、渐开线弧齿圆柱齿轮的啮合特性、渐开线弧齿圆柱齿轮的温度检测平台设计、结论与展望、主要创新点。...

2023-12-27 啮合 检测平台有哪些 啮合 检测平台是什么

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2023-12-27 无损检测设备 计量仪器有哪些 无损检测设备 计量仪器是什么

图书名称：《光信息检测》【作者】刘永智，岳慧敏，代志勇，唐雄贵编；王之江总主编【丛书名】光学前沿研究与应用丛书【页数】407【出版社】上海：上海科学技术出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5478-5243-9【价格】178.00【分类】信息光学-检测【参考文献】刘永智，岳慧敏，代志勇，唐雄贵编；王之江总主编.光信息检测.上海：上海科学技术出版社,2021.03.图书封面：《光信息检测》内容提要：本书围绕光的接收与探测，结合国内外新技术的发展，系统介绍光信息检测的基础知识和重要技术，主要包括信息的光调制与传输、光电探测、光波参数检测、微弱光信号检测、光电接收系统设计、典型光电检测系统等内容，使读者深入了解光信息的调制、传输特点；熟悉各类光电探测器的主要特性及应用技术；了解噪声的随机概念，通过对光电转换过程中噪声产生原因与特点的分析掌握噪声抑制的方法；掌握光波参数检测的特殊技术及对微弱光信号与单光子进行高灵敏度检测的方法；掌握光接收机设计方法，同时了解几种特殊光电转换电路与典型光电检测系统。本书可供光信息检测及相关领域科技人员阅读与参考，也可作为高等院校光学、光学工程、光信息科学与技术、物理电子学等专业研究生的参考书。...

2023-12-25 王之江简介 作者王之

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2023-12-25 艾滋病病毒阴性是什么意思 艾滋病病毒阴性有传染性吗

图书名称：《珠宝玉石无损检测光谱库及解析》【作者】罗彬，喻云峰，廖佳【页数】288【出版社】武汉：中国地质大学出版社,2019.06【ISBN号】978-7-5625-4199-8【分类】电光谱-应用-玉石-无损检验【参考文献】罗彬，喻云峰，廖佳.珠宝玉石无损检测光谱库及解析.武汉：中国地质大学出版社,2019.06.图书封面：《珠宝玉石无损检测光谱库及解析》内容提要：随着珠宝玉石品种的不断增加、合成及优化处理技术的日益进步，常规的宝石学基础鉴定方法已无法满足珠宝玉石产品检验检测的工作要求。本书针对目前市场上常见的珠宝玉石品种，利用傅里叶红外光谱仪、激光拉曼光谱仪、GEM-3000珠宝检测仪、X射线荧光光谱仪等无损检测大型设备，开展红外光谱、拉曼光谱、紫外可见光谱、X射线荧光光谱的采集整理工作，并结合专业期刊、学术会议、学术网站及学位论文上的报道对图谱数据进行分析与总结。本书的内容丰富、结构紧凑、实用性强，可作为珠宝玉石鉴定专业学习及检测人员的参考书籍。...

2023-12-21 epubpdf转换 epub pdf mobi txt

为目标检测技术开发的新人工智能框架随着人工智能技术的不断发展，目标检测技术也取得了长足的进步。目标检测技术旨在从图像或视频中识别和定位物体，在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域有着广泛的应用。为了进一步提升目标检测技术的性能，研究人员一直在探索新的方法和算法。最近，一支来自加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种新的深度学习框架，名为「深度跟踪检测器」（DeeTrackigDetector，DTD）。该框架采用了一种新的训练策略，可以显著提高目标检测模型的准确性和鲁棒性。DTD框架的核心思想是将跟踪和检测任务结合起来。在传统的目标检测方法中，跟踪和检测通常是分开的两个步骤。首先，检测器会定位图像或视频中的物体，然后跟踪器会根据物体的运动轨迹将其连接起来。这种方法存在一个问题，就是跟踪器可能会丢失物体，或者将不同的物体混淆在一起。DTD框架则不同，它将跟踪和检测任务结合起来，在同一个模型中同时进行。这样一来，跟踪器就可以利用检测器的信息来提高跟踪的准确性，而检测器也可以利用跟踪器的信息来提高检测的准确性。在实验中，DTD框架在多个公开数据集上都取得了最先进的性能。例如，在PASCALVOC2007数据集上，DTD框架的平均精度（meaaveragereciio，mAP）达到了85.9%，比之前最好的方法提高了2.1个百分点。DTD框架的提出标志着目标检测技术发展的一个新里程碑。该框架具有较高的准确性和鲁棒性，在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等领域具有广阔的应用前景。DTD框架的优势与传统的目标检测方法相比，DTD框架具有以下几个优势：**更高的准确性：**DTD框架通过将跟踪和检测任务结合起来，可以显著提高目标检测模型的准确性。**更高的鲁棒性：**DTD框架对遮挡、光照变化、背景杂乱等因素具有较强的鲁棒性。**更快的速度：**DTD框架可以实时处理图像和视频，具有较高的处理速度。DTD框架的应用DTD框架可以广泛应用于安防监控、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域。在安防监控领域，DTD框架可以用于检测和跟踪可疑人员，提高安保人员的工作效率。在医疗诊断领域，DTD框架可以用于检测和跟踪病变组织，辅助医生进行诊断。在自动驾驶领域，DTD框架可以用于检测和跟踪行人、车辆等物体，帮助自动驾驶汽车安全行驶。结论DTD框架是目标检测领域的一个重要突破，它具有较高的准确性、鲁棒性和处理速度，在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域具有广阔的应用前景。...

2023-12-20 鲁棒性算法 鲁棒性原则的含义

图书名称：《射线探伤B》【作者】（日）日本无损检测协会编；李衍译【丛书名】无损检测技术丛书【页数】317【出版社】北京：机械工业出版社,1988.06【ISBN号】7-111-00543-0【价格】4.20【分类】射线检验【参考文献】（日）日本无损检测协会编；李衍译.射线探伤B.北京：机械工业出版社,1988.06.《射线探伤B》内容提要：本书阐述了:平板试件的透照焊缝的透照吸收系数不同时透度计灵敏度的换算简体成管与环焊缝的透照精密检验。附录中收进12个日本标准。...

2023-12-19 双面缪斯 李贺诗学研究 epubpdf epubpdf转换

图书名称：《高光谱遥感目标检测》【作者】张建祎，王玉磊，薛白，王琳，于纯妍等作；张兵，张立福总主编【丛书名】高光谱遥感科学丛书【页数】283【出版社】武汉：湖北科学技术出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5706-1198-0【价格】218.00【分类】遥感图像-图像处理-目标检测-研究【参考文献】张建祎，王玉磊，薛白，王琳，于纯妍等作；张兵，张立福总主编.高光谱遥感目标检测.武汉：湖北科学技术出版社,2021.07.图书封面：图书目录：《高光谱遥感目标检测》内容提要：《高光谱遥感科学丛书》（1-6册）分别从信息获取、信息处理、目标检测、混合光谱分解、岩矿高光谱遥感、植被高光谱遥感六个方面系统地介绍了高光谱遥感的最新研究技术成果及应用前沿。《高光谱遥感目标检测》为“高光谱遥感科学丛书”系列典型应用学术专著之一，高光谱遥感目标检测是高光谱遥感全科技链条（包括基础理论、数据获取、信息处理与多学科应用等）的重要环节，是提高高光谱遥感技术及其应用水平的关键所在。本书适合高等院校遥感相关专业的师生及相关研究院所的研究人员及技术工作者参考学习。《高光谱遥感目标检测》内容试读第1章绪论目标检测是高光谱图像处理领域的研究热点，从不同的角度，高光谱图像目标检测又可有多种分类方法。目前传统的目标检测分类主要包括：根据待测目标已知信息的多少，高光谱目标检测可以分为监督式目标检测与非监督式目标检测两类：根据待检测目标的尺寸大小，高光谱目标检测又可分为亚像元目标检测（待测目标小于像元）和纯像元目标检测（待测目标大于像元)等。区别于上述对目标检测的分类方法，本书从一种全新的角度来看待高光谱目标检测问题，根据高光谱目标检测的应用背景，将其分为主动目标检测与被动目标检测两种。主动目标检测需要提前知道一定量的待测目标信息。在军事应用中的侦察(recoaiace)就是一种主动目标检测。例如美国军方利用U2侦察机、无人机进行空袭、搜救、搜索，或是利用激光雷达(lightdetectioadragig,LiDAR)对可疑目标进行侦察。被动目标检测则是在完全不知环境特征，也不知待测目标特征的情况下，对目标进行搜寻。在军事应用中的监察(urveillace)就是一种被动目标检测。例如，美国军方利用机载报警与控制系统(airorewarigadcotrolytem,AWACS)在潜在威胁区域针对不寻常活动或是非常规目标进行监视。再比如农业上利用前视红外(forwardlookigifrared,FLIR)传感器对异常现象进行监视等。1.1概述目标检测是高光谱图像的主要优势应用之一，其优势在亚像元检测中尤为突出。亚像元检测时，由于往往不能提前获得全部的目标信息，检测难度非常大，但高光谱具有极丰富的光谱信息，这一优势将有效弥补亚像元检测信息不足这一缺陷。在本章中，我们根据目标检测所需的先验信息的量，将目标检测分为两种进行对比讨论。第一种为主动式高光谱目标检测，通常需要感兴趣目标的先验知识，这种检测手段经常被。1G高光谱遥感目标检测N应用于侦察中。在侦察中，待侦察的目标物的先验知识是需要提前确定的。例如，第4章介绍的正交子空间投影(orthogoaluacerojectio,OSP)算法，就是一种需要目标先验知识完全已知的检测算法；约束能量最小化算法(cotraiedeergymiimizatio,CEM)由Harayi和Chag于1993年提出，该算法是一种需要部分先验知识的检测算法，仅需提前确定待测目标物的特性，而不需要确定背景的特性；自动目标生成算法(automatictargetgeeratioroce,ATGP)由Re和Chag于2003年提出，该算法是一种不需任何先验日标知识的检测手段。另外，端元提取也是一种在目标检测中值得关注的技术手段，其假设前提是纯像元存在于数据中。这种假设满足时，端元提取算法其实是以主动模式进行端元提取。另一种为被动式高光谱目标检测，是一种不需要任何先验知识的检测手段，通常应用于没有特定目标场合的监控。例如，异常检测是在没有先验知识或是人眼判别知识的情况下，对非期望出现的目标进行检测。端元寻找也是一种被动目标检测手段。不同于端元提取，端元寻找不需要提前假设端元存在于数据中，而是利用像元提取的准则，在高光谱图像中寻找类似端元的目标。换句话说，端元寻找是一种在不假设数据中存在纯端元的情况下，以被动模式进行的端元提取算法。本书将以这两种目标检测为主线，对多种高光谱目标检测算法展开详细讨论。1.2主动目标检测主动目标检测是对一种已知特性的目标进行检测。这种目标的特性可以由先验知识或者一些非监督算法获得。当目标的已知信息是通过先验知识，或者是通过人为观察而获得的，这种主动目标检测又可以称为主动式先验高光谱目标检测。当目标的已知信息并不是由先验知识获得，而是通过某种非监督算法获得的后验信息，并利用这种后验信息作为高光谱目标检测的期望目标知识，此时的主动目标检测又可以称为主动式后验高光谱目标检测。1.2.1主动式先验高光谱日标检测主动状态下的日标检测通常假设待测数据中含有我们感兴趣的目标，其目的是通过目标检测算法寻找到这些目标。因而主动目标检测不适用于待测数据中无感兴趣目标的情况。1.目标先验知识是完全已知的当先验知识完全已知，可以通过基于信噪比的正交子空间投影(OSP)实现对目标的检测。该方法原理简单、结构简洁，由Harayi和Chag于1994年提出，在本书第4章4,4节也会做详细的论述。这种方法已知完全的目标先验知识，类目标光谱特性：m:,m2,…,·2·AAA【第1章绪论1m。该方法假设上述目标特性中有一种为期望目标特性，例如：假设特性m。为期望目标特性，则其他特性被认为是非期望目标特性。OSP算法首先利用OSP算子，通过正交投影原理消除干扰和非期望目标特性，其定义为P。=I一UU#=I一U(UU)1UT,其中U=[m,m2…,m。-],再将信噪比作为检测准则，通过匹配滤波原理检测与m。相似的特性。2.目标先验知识是部分已知的由于高光谱图像具有显著的高光谱分辨率，高光谱成像设备采集的图像包含了大量的背景信息，往往导致图像背景部分非常复杂，使得我们几乎不可能获得背景的所有先验信息，这种情况在处理高光谱数据时时常发生。因此，实际应用中，多数目标检测算法都是基于部分先验信息的，这类方法假设仅有感兴趣的目标光谱是已知的，而背景信息是未知的。例如，在(OSP算法中，我们假设类目标光谱m1,m2,…,m。是已知的，对于其中某一类目标的检测，可以将类目标光谱分解为感兴趣的期望目标光谱d(假设为m。)和不感兴趣的其他目标光谱U=[m,m2…,m。-1],并将其作为需要抑制的光谱特性，通过OSP算子进行消除。不同于OSP算法，CEM算法通过全局像元样本的协方差矩阵R的逆矩阵R,取代OSP算法中的OSP算子P,来实现对感兴趣的目标d以外的背景特性的压抑。自OSP与CEM算法产生以来，两者皆得到了广泛的应用。同时，在此基础上，产生了许多基于d和U的扩展算法。受Frot的自适应波束形成方法启发，Re和Chag于l999年提出了一种线性约束方差最小化(liearlycotraiedmiimumvariace,LCMV)算法，将CEM中单一的感兴趣目标光谱d扩展为一组由类个目标光谱组成的集合D=[d1,d2,d]。由于LCMV方法没有讨论U的作用，Re与Chag于2o06年又进一步将LCMV与OSP进行结合，提出了一种目标约束干扰最小化(target-cotraiediterferece-miimizedfilter,TCIMF)算法。该方法可以对含有个目标光谱的集合D=[d1,d2,…,d,]进行检测，同时对非期望特性U进行消除以及利用R对D和U以外的背景目标特性进行压抑。在后续的研究中，Du和Chag引入第三种影响特性一干扰特性，该特性用I矩阵表示。两人针对这一特性的影响提出了信号分解干扰清除滤波器(iga-decomoitioiter-ferer-aihilatiofilter,SDIAF)。SDIAF方法是TCIMF方法的一种延伸，通过抑制干扰特性的作用进一步增强检测性能。为了进一步总结以上所述的5种目标检测方法—OSP、CEM、LCMV、TCIMF和SDIAF,图1.1显示了这5种方法的发展过程及其相关关系。1.2.2主动式后验高光谱日标检测主动式后验高光谱日标检测主要存在两种手段：其一，寻找后验目标信息，如在没有先验知识的情况下从数据中寻找人造日标：其二，提取端元，一般情况下，端元光谱特性纯净，。3·G高光谱遥感目标检测全部先验知识OSP(d.UTCIMF(D.U)SDIAF(D.U.I)部分先验知识CEM(d)LCMV(D,U图1.1OSP、CEM、I,CMV、TCIMF和SDIAF的发展过程及其相关关系可以提供用于区分目标光谱类别的重要信息1.寻找后验目标信息在1.2.1中讨论的先验高光谱目标检测问题，涉及算法OSP、CEM、LCMV、TCIMF和SDIAF,这些算法通常有特定的感兴趣的一个期望目标d或者一组期望目标D,d或者D是由真实地物或者视觉判别所提供的先验知识。另外，在OSP算法中，还需要不感兴趣的非期望目标特性U。CEM、LCMV和TCIMF算法不需要U的信息，而是通过设计FIR滤波器，限制其仅允许d或D方向的信号通过，同时使其他信号输出的最小二乘误差最小化但是，在许多场合中，期望目标信息D和非期望目标信息U、【无法获取。在这种情况下，D、U和I需要通过无先验知识的非监督式方法获取。也就是说，在没有先验知识的情况下，我们仍需知道何种目标存在于数据中。此时，算法需要在数据中通过非监督方法寻找我们感兴趣的目标特性。通过这种方法寻找到的目标，则是一种后验目标，而这种目标所提供的信息则称为目标后验信息，视为目标的后验知识。目标后验知识与其先验知识有着很大的不同。目标先验知识通常是先验获得的，由光谱库中的信息或者是人眼判别而来。目标后验知识则是从高光谱图像数据中获得的，这种后验信息可以作为先验目标检测算法中所需的先验知识，从而利用1.2.1中讨论的先验目标检测算法进行目标检测。所以，先验目标检测算法中的期望目标，既可以是目标先验信息，也可以是目标后验信息。寻找目标后验信息的算法将会在本书第7章中详细讨论，例如自动目标生成方法(utomatictargetgeeratioroce,.ATGP),非监督非负约束最小二乘法(uuerviedoegativitycotraiedleatquare,UNCLS)、非监督全约束最小二乘法(uuerviedfullycotraiedleatquare,UFCLS)和高阶统计量目标检测。2.端元提取前面所述的后验高光谱日标检测方法，是产生一个后验目标特性并利用这一目标特性进行目标检测。如何寻找这些后验目标，完全由所设计的算法决定。另一种方法是寻找纯像元或纯特性的目标，端元提取算法可以满足这种需求。但是，该方法假设图像中存在端元，如果不满足该假设，从图像中提取出的特性并没有意义。值得注意的是，根据Chag在2016年的研究成果表述，两种广泛应用的端元提取算法，。4·X1第1章褚论1即顶点成分分析法(vertexcomoetaalyi,VCA)和单形体体积增长法(imlexgrowigalgorithm,SGA),同自动目标生成方法(automatictargetgeeratioroce,ATGP)结果一致，所以本书主要利用ATGP算法为主动目标检测提供所需要的后验信息。图1.2展示了本书中所涉及的高光谱主动目标检测手段之间的相关关系。目标先验知OSP识完全已知SDIAF目标先验知CEMTCIMF识部分已知主动月标检测ATGP目标先验UNCLSM知识未知UFCLS目标后验知识未知端元提取图1.2主动式高光谱目标检测算法示意图1.3被动目标检测与主动高光谱目标检测不同，被动高光谱目标检测不需要特定的感兴趣的目标。因此，被动目标检测是在完全未知的环境下，并且没有任何先验知识的情况下进行的。被动目标检测有两种类型：异常检测(aomalydetectio)和端元寻找(edmemerfidig)。我们将对两者进行简要的介绍。1.3.1异常检测由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率，因此可以体现出很多不能由先验知识提供，或者是人眼无法识别到的微妙信号源。这样的信号源大多是以异常的形式存在于数据中。近年来，在高光谱领域里，异常检测引起了很多学者的研究兴趣。目前，还没有关于异常目标的明确定义，但通常来讲，我们认为异常目标是一种无法在数据处理前先验知道的目标，并且具有如下特点：(1)异常目标在数据中的出现无法预测。·5G高光谱遥感目标检测14:上、，P自3A，,L4A:￥月1A、AA(2)异常目标在数据中的出现概率小。(3)异常目标在数据中的出现数量少。(4)异常目标与周边或相邻的样本光谱特性区别大。具有这些特性的样本，一般是用于指定光谱类别的纯像元，又称端元。例如：在环境或农业中特别的光谱特性、地质中的稀有金属、环境监测中的有毒物质排放、水污染中的溢油、执法中追踪的毒品和走私物、战场中的人造目标、情报里不寻常出现的有威胁性的活动、医学中的肿瘤等。1.3.2端元寻找在1.2.2中讨论过的端元提取方法，是一种主动目标检测方法，因为其前提是假设数据中存在纯像元。但在现实中，这种假设几乎不满足，并且端元不必一定为真实图像中的样本向量或者像元，其也可以是光谱库中的光谱特性。所以，端元不存在于数据中的概率很大。这样一来，端元提取手段可以以一种被动检测的形式，从真实数据中对潜在的，但不是纯像元的端元进行提取。相对于主动高光谱检测，被动高光谱检测没有所要检测的目标的先验知识。这种情况下，我们也无法得知有多少目标需要被检测。因而1.2.2节中所讨论的端元提取算法，如VCA和SGA的停止条件将无法确定。此时，端元提取算法将转换为被动式的端元寻找算法，且当获取了L(L为波段数目)个端元时，端元寻找算法停止。由Boardma于l994年提出，并在当前广泛应用的纯净像元指数(ixelurityidex,PPI)可以被看成一种典型的被动式检测器。该方法利用PPI指数去寻找目标，但并不清楚找到的目标是什么，需要通过进一步的分析来判断这些被找到的目标是什么。基于这种解释，当下研究的多数端元提取方法，实际是一种端元寻找的算法。图1.3展示了两种被动高光谱目标检测：异常检测和端元寻找。异常检测利用了光谱信息统计量，如协方差矩阵K或相关矩阵R来衡量样本光谱之间的相关性。端元寻找则利用了纯像元的特性，寻找潜在的端元。这些找到的潜在端元并不一定是纯像元，但在一定程度上可以用来体现不同类别目标的光谱差异特性。异常背景抑制异常检测样本光谱相关性K/R被动异常辨别与归类目标检测端元寻找像元纯净性日标光谱差异图1.3被动高光谱目标检测算法示意图·6···试读结束···...

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