基隆·梅塞尔;约瑟夫·基特勒;约翰·哈登;格雷厄姆·沃森;莎朗·沃森 支持向量机增强的自适应自动目标识别用于孤立点检测。 （英语） Zbl 0996.68603号 Ferri，Francesc J.（编辑）等，《模式识别进展》。2000年8月30日至9月1日在西班牙阿利坎特举行的IAPR联合国际研讨会SSPR 2000和SPR 2000。诉讼程序。柏林：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。1876, 104-113 (2000). 摘要：本文研究了杂波图像序列中弱小目标的检测。这是我们之前工作的延伸，在之前的工作中，我们将目标检测视为一个离群值检测问题。在这项工作中，背景是由单模态高斯模型模拟的。本文采用高斯混合模型来描述自动选择分量数的背景。由于离群值并不自动表示目标，因此添加了最后一个阶段，其中低于设定密度函数值的所有点都被传递给支持向量分类器，以识别为目标或背景。该系统与基线技术相比具有优势。关于整个系列，请参见[Zbl 0947.00032号]。 理学硕士： 68单位99 计算方法和应用 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：自动目标识别;混合物建模;支持向量机;异常检测 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Messer}等人，Lect。注释计算。科学。1876，104-113（2000；Zbl 0996.68603）