論文の概要: Identification of Metallic Objects using Spectral Magnetic
Polarizability Tensor Signatures: Object Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06624v1
- Date: Wed, 13 Oct 2021 10:41:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-14 21:35:09.583327
- Title: Identification of Metallic Objects using Spectral Magnetic
Polarizability Tensor Signatures: Object Classification
- Title（参考訳）: スペクトル磁気偏光性テンソルシグネチャを用いた金属物体の同定:物体分類
- Authors: B.A. Wilson, P.D. Ledger and W.R.B. Lionheart
- Abstract要約: 銃やナイフなどのテロの脅威を早期に検出することは、攻撃数を減らし、公共の安全と安全を改善する可能性がある。
これを実現するために、異なる形状と異なる金属を識別するために金属検出器によって印加され、測定された磁場を使用することにはかなりの可能性がある。
磁気偏光性テンソル(MPT)は、金属オブジェクトの経済的特徴付けを提供し、そのスペクトルシグネチャは追加の物体特徴付け情報を提供する。
我々は,計算されたMPTスペクトルシグネチャの辞書を用いて訓練された確率的および非確率的機械学習アルゴリズムの性能を評価し,金属検出のためのオブジェクトを分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The early detection of terrorist threat objects, such as guns and knives,
through improved metal detection, has the potential to reduce the number of
attacks and improve public safety and security. To achieve this, there is
considerable potential to use the fields applied and measured by a metal
detector to discriminate between different shapes and different metals since,
hidden within the field perturbation, is object characterisation information.
The magnetic polarizability tensor (MPT) offers an economical characterisation
of metallic objects and its spectral signature provides additional object
characterisation information. The MPT spectral signature can be determined from
measurements of the induced voltage over a range frequencies in a metal
signature for a hidden object. With classification in mind, it can also be
computed in advance for different threat and non-threat objects. In the
article, we evaluate the performance of probabilistic and non-probabilistic
machine learning algorithms, trained using a dictionary of computed MPT
spectral signatures, to classify objects for metal detection. We discuss the
importances of using appropriate features and selecting an appropriate
algorithm depending on the classification problem being solved and we present
numerical results for a range of practically motivated metal detection
classification problems.
- Abstract（参考訳）: 銃やナイフなどのテロ脅威の早期発見は、金属探知の改善を通じて、攻撃の数を減らし、公衆の安全と安全を改善する可能性を秘めている。
これを実現するために、金属検出器がフィールドの摂動の中に隠れているため、異なる形状と異なる金属を区別するためにフィールドを応用して測定する可能性はかなりある。
磁気偏光性テンソル(MPT)は、金属オブジェクトの経済的特徴付けを提供し、そのスペクトルシグネチャは追加の物体特徴付け情報を提供する。
MPTスペクトルシグネチャは、隠蔽対象の金属シグネチャにおけるレンジ周波数上の誘導電圧の測定から決定することができる。
分類を念頭に置いて、異なる脅威と非脅威オブジェクトに対して事前に計算することもできる。
本稿では,計算されたMPTスペクトルシグネチャの辞書を用いて学習した確率的および非確率的機械学習アルゴリズムの性能を評価し,金属検出のためのオブジェクトを分類する。
本稿では, 適切な特徴量の利用の重要性を議論し, 解決される分類問題に応じて適切なアルゴリズムを選択するとともに, 実効的金属検出分類問題に対する数値計算結果を提案する。
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