KNN classification of metallic targets using the magnetic polarizability tensor
KNN classification of metallic targets using the magnetic polarizability tensor
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使用磁极化率张量对金属目标进行 KNN 分类
DOI：
10.1088/0957-0233/25/5/055105
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发表时间：
2014
影响因子：
2.4
通讯作者：
Makkonen J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Makkonen J
在检查站使用金属探测器，以防止人员和乘客携带刀具和枪支等危险金属物品进入安全区域。这些系统能够检测小型金属物品，如手铐钥匙和刀片，但无法准确区分威胁物体和无害物品。本文研究了k近邻分类器对刀具、鞋柄、皮带、容器等各种金属物体的识别程度。分类器使用从磁极化张量中提取的特征，该特征表示物体的电磁特性。这些测试包括区分有威胁的物体和无害的物体，将一组物体分为13类，以及在一个物体类别中区分几个相似的物体。通过金属探测系统作为测试数据的来源，测试数据由835个扫描和67个物体组成。结果表明，识别威胁的典型成功率超过95%，正确分类的成功率超过85%。此外，我们已经证明，该系统能够可靠地区分相似的物体。总的来说，该方法显示了安全筛查领域的前景，并提出了进一步研究的必要性。
Walk-through metal detectors are used at check points for preventing personnel and passengers from carrying threatening metallic objects, such as knives and guns, into a secure area. These systems are capable of detecting small metallic items, such as handcuff keys and blades, but are unable to distinguish accurately between threatening objects and innocuous items. This paper studies the extent to which a K-nearest-neighbour classifier can distinguish various kinds of metallic objects, such as knives, shoe shanks, belts and containers. The classifier uses features extracted from the magnetic polarizability tensor, which represents the electromagnetic properties of the object. The tests include distinguishing threatening objects from innocuous ones, classifying a set of objects into 13 classes, and distinguishing between several similar objects within an object class. A walk-through metal detection system is used as source for the test data, which consist of 835 scans and 67 objects. The results presented show a typical success rate of over 95% for recognizing threats, and over 85% for correct classification. In addition, we have shown that the system is capable of distinguishing between similar objects reliably. Overall, the method shows promise for the field of security screening and suggests the need for further research.
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DOI：
10.1088/1751-8113/45/24/244003
发表时间：
2012
期刊：
Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical
影响因子：
--
作者：
D. Rowe
通讯作者：
D. Rowe
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--
发表时间：
2009
期刊：
Defense + Commercial Sensing
影响因子：
--
作者：
J. Kauppila;T. Ala;J. Vihonen;Juha Jylhä;M. Ruotsalainen;A. Järvi;A. Visa
通讯作者：
A. Visa
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DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
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--
作者：
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通讯作者：
L. Collins
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通讯作者：
Marsh L
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DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
Defense, Security, and Sensing
影响因子：
--
作者：
S. Tantum;K. Colwell;W. Scott;P. Torrione;L. Collins;K. Morton
通讯作者：
K. Morton