Chaotic neural network clustering: an application to landmine detection by dynamic infrared imaging (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Chaotic neural network clustering: an application to landmine detection by dynamic infrared imaging (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2001-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1117/1.1412623 (literal)
Alternative label
  • L. Angelini 1, F. De Carlo 1, C. Marangi 1, M. Mannarelli 1, G. Nardulli 1, M. Pellicoro 1, G. Satalino 2, S. S tramaglia 1 (2001)
    Chaotic neural network clustering: an application to landmine detection by dynamic infrared imaging
    in Optical engineering (Bellingham, Print); SPIE-INT SOC OPTICAL ENGINEERING, BELLINGHAM, WA 98227-0010 (Stati Uniti d'America)
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • L. Angelini 1, F. De Carlo 1, C. Marangi 1, M. Mannarelli 1, G. Nardulli 1, M. Pellicoro 1, G. Satalino 2, S. S tramaglia 1 (literal)
Pagina inizio
  • 2878 (literal)
Pagina fine
  • 2884 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url
  • http://opticalengineering.spiedigitallibrary.org/article.aspx?articleid=1098627 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume
  • 40 (literal)
Rivista
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#descrizioneSinteticaDelProdotto
  • Questo lavoro affronta il problema di rilevare la presenza di mine anti-uomo interrate, tramite l'analisi di immagini infrarosse acquisite sul terreno. Effettua la rilevazione tramite un processo di segmentazione di sequenze di immagini IR temporali, discriminando le mine dal terreno sulla base delle differenze di evoluzione temporale del segnale infrarosso soggette a variazioni di temperatura naturali. I test sono stati effettuati su un data set di immagini reali acquisite in laboratorio. (literal)
Note
  • ISI Web of Science (WOS) (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
  • 1 UNI BARI - DIP. FISICA, 2 CNR (literal)
Titolo
  • Chaotic neural network clustering: an application to landmine detection by dynamic infrared imaging (literal)
Abstract
  • We describe a nonparametric approach of dynamic thermography to the detection of buried antipersonnel (AP) mines. Dynamic thermography consist of processing temporal sequences of IR infrared images taken from the same scene submitted to either artificial of natural temperature variations. The aim is to obtain an image segmentation where mine and soil can be discriminated due to the different time evolution of their thermal properties. The proposed approach is rooted in a clustering stage performed by a chaotic neural network and provides the correct classification by analyzing very short image seqences, thus enabling a fast acquisition time. The effectiveness of the method is demonstrated on image sequences of plastic AP mines taken from realistic mine fields. (literal)
Editore
Prodotto di
Autore CNR
Insieme di parole chiave

Incoming links:


Prodotto
Autore CNR di
Editore di
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#rivistaDi
Insieme di parole chiave di
data.CNR.it