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Estimation receiver operating characteristic curve and ideal observers for combined detection/estimation tasks

机译:估计接收器的工作特性曲线和理想的观测器以完成组合的检测/估计任务

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摘要

The localization receiver operating characteristic (LROC) curve is a standard method to quantify performance for the task of detecting and locating a signal. This curve is generalized to arbitrary detection/estimation tasks to give the estimation ROC (EROC) curve. For a two-alternative forced-choice study, where the observer must decide which of a pair of images has the signal and then estimate parameters pertaining to the signal, it is shown that the average value of the utility on those image pairs where the observer chooses the correct image is an estimate of the area under the EROC curve (AEROC). The ideal LROC observer is generalized to the ideal EROC observer, whose EROC curve lies above those of all other observers for the given detection/estimation task. When the utility function is nonnegative, the ideal EROC observer is shown to share many mathematical properties with the ideal observer for the pure detection task. When the utility function is concave, the ideal EROC observer makes use of the posterior mean estimator. Other estimators that arise as special cases include maximum a posteriori estimators and maximum-likelihood estimators.
机译:本地化接收机工作特性(LROC)曲线是用于量化性能的标准方法,可用于检测和定位信号。将该曲线推广到任意检测/估计任务,以给出估计ROC(EROC)曲线。对于两选强制选择研究,观察者必须确定一对图像中的哪一个具有信号,然后估算与该信号有关的参数,结果表明,观察者在那些图像对上的效用平均值选择正确的图像是EROC曲线(AEROC)下面积的估计值。理想的LROC观测器可以推广到理想的EROC观测器,对于给定的检测/估计任务,其EROC曲线高于所有其他观测器的EROC曲线。当效用函数为非负数时,理想的EROC观察者将与纯检测任务的理想观察者共享许多数学属性。当效用函数为凹函数时,理想的EROC观察者将使用后均值估计器。在特殊情况下出现的其他估计包括最大后验估计和最大似然估计。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Eric Clarkson;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(24),12
  • 年度 -1
  • 页码 B91–B98
  • 总页数 14
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-21 11:32:30

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