講座名稱：Issues in Using ROC Curves for Hyperspectral Target ad Anomaly Detection

講座人：Chein-I Chang 教授

講座時間：3月20日14:30-25日16:30

地點：北校區(qū)會議中心104室

講座人介紹：

張建一（Chein-I Chang，IEEE終身會士）于1987年在美國馬里蘭大學(xué)學(xué)院公園分校獲得電氣工程博士學(xué)位。張博士目前是馬里蘭大學(xué)巴爾的摩縣分校（UMBC）的教授。自2016年起，他一直擔(dān)任大連海事大學(xué)高光譜遙感成像中心（CHIRS）主任，同時也是成功大學(xué)玉山學(xué)者講座教授。此外，自2019年起，他還擔(dān)任臺灣陽明交通大學(xué)講座教授。

張博士撰寫了四本專著：

《高光譜成像：光譜檢測與分類技術(shù)》（Hyperspectral Imaging: Techniques for Spectral Detection and Classification），2003年由Kluwer Academic Publishers出版。

《高光譜數(shù)據(jù)處理：算法設(shè)計與分析》（Hyperspectral Data Processing: Algorithm Design and Analysis），2013年由John Wiley & Sons出版。

《實時漸進(jìn)式高光譜圖像處理：端元提取與異常檢測》（Real-Time Progressive Hyperspectral Image Processing: Endmember Finding and Anomaly Detection），2016年由Springer出版。

《遞歸高光譜樣本與波段處理：算法架構(gòu)與實現(xiàn)》（Recursive Hyperspectral Sample and Band Processing: Algorithm Architecture and Implementation），2017年由Springer出版。

即將出版的《統(tǒng)計高光譜目標(biāo)與異常檢測：信號與圖像處理視角》（Statistical Hyperspectral Target and Anomaly Detection: Signal and Image Processing Perspectives），預(yù)計2025年由Wiley出版。

此外，張博士還編輯了三本書：

《高光譜信號與圖像處理的最新進(jìn)展》（Recent Advances in Hyperspectral Signal and Image Processing），2006年出版。

《高光譜數(shù)據(jù)開發(fā)：理論與應(yīng)用》（Hyperspectral Data Exploitation: Theory and Applications），2007年由John Wiley & Sons出版。

《高光譜圖像處理技術(shù)的進(jìn)展》（Advances in Hyperspectral Image Processing Techniques），2023年由Wiley出版。

與A. Plaza合編的《遙感中的高性能計算》（High Performance Computing in Remote Sensing），2007年由CRC Press出版。

他的研究興趣包括多光譜/高光譜圖像處理、自動目標(biāo)識別和醫(yī)學(xué)成像。張博士是IEEE終身會士和SPIE會士，目前擔(dān)任《遙感》（Remote Sensing）和《IEEE地球科學(xué)與遙感匯刊》（IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing）的副編輯。

張博士的研究對高光譜成像技術(shù)及其在遙感、目標(biāo)檢測和圖像處理中的應(yīng)用產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

講座內(nèi)容：

Receiver Operating Characteristics (ROC) has been widely used in hyperspectral target and anomaly detection (HTAD). Four serious issues have been overlooked in the past when an ROC curve is plotted. One is “Why is an ROC curve is a step function?”. Another is “Why does an ROC curve either (1) start at zero but not end at one or not start at zero but end at one? A third one is “What does an ROC curve really look like?”. The last but very important issue is “Can an ROC curve be used for both hyperspectral target detection and hyperspectral anomaly detection?” This talk provides answers and solutions to all these four issues.

主辦單位：通信工程學(xué)院