Mesure de similarité de signaux par opérateur d'énergie croisée

Nous nous intéressons dans ce travail au problème de mesure de la similarité entre deux signaux. Nous présentons une mesure basée sur l’opérateur quadratique de Teager-Kaiser utilisé en traitement de la parole. Comparé à la fonction d’intercorrélation, cet opérateur exploite les signaux point à point et leurs dérivées premières et secondes pour mesurer le degré de leur interaction. Nous présentons une analyse théorique de cette mesure et nous l’illustrons sur des signaux synthétiques

Mesure de similarité de signaux par opérateur d'énergie croisée

International audienceNous nous intéressons dans ce travail au problème de mesure de la similarité entre deux signaux. Nous présentons une mesure basée sur l’opérateur quadratique de Teager-Kaiser utilisé en traitement de la parole. Comparé à la fonction d’intercorrélation, cet opérateur exploite les signaux point à point et leurs dérivées premières et secondes pour mesurer le degré de leur interaction. Nous présentons une analyse théorique de cette mesure et nous l’illustrons sur des signaux synthétiques

H-YOLO: A Single-Shot Ship Detection Approach Based on Region of Interest Preselected Network

International audienceShip detection from high-resolution optical satellite images is still an important task that deserves optimal solutions. This paper introduces a novel high-resolution image network-based approach based on the preselection of a region of interest (RoI). This pre-selected network first identifies and extracts a region of interest from input images. In order to efficiently match ship candidates, the principle of our approach is to distinguish suspected areas from the images based on hue, saturation, value (HSV) differences between ships and the background. The whole approach is the basis of an experiment with a large ship dataset, consisting of Google Earth images and HRSC2016 datasets. The experiment shows that the H-YOLO network, which uses the same weight training from a set of remote sensing images, has a 19.01% higher recognition rate and a 16.19% higher accuracy than applying the you only look once (YOLO) network alone. After image preprocessing, the value of the intersection over union (IoU) is also greatly improved