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J-GLOBAL ID：201202200001436704   整理番号：12A1650693

テクスチャ分類におけるウェーブレットファジィC-means特徴のサブバンド効果

Subband effect of the wavelet fuzzy C-means features in texture classification

著者 (2件)： DAGHER Issam ,  ISSA Saad
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 30  号： 11  ページ： 896-905  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェーブレット変換はテクスチャ分類の分野で用いられている重要な解析手法である。それは一つの画像をサブバンドに分解する。それらサブバンドのいくつかには,その他のものよりもより有意義が係数が含まれている。この特性に基づいて,ここでは,ファジィC-meansクラスタリング手法(FCM)およびウェーブレット変換を結合して用いることにより,テクスチャ解析および分類アプローチを提案した。2Dウェーブレット変換から得られた周波数チャネルに関する2つのペアのエネルギー係数を取り上げ,それらデータを特定の数のクラスタに向けてグルーピングすることにより,それぞれのテクスチャに対して特徴リストを構築することが可能になった。これら特徴リストは,それぞれの周波数チャネルペアにFCMを適用することにより得られる。周波数チャネルペアのそれぞれの組合せに対する特徴として,ここで得られた中心を用いた。未知のテクスチャのk最近傍決定のための手法としてFCMから生成された分割行列を用いた。ウェーブレットツリーの分解レベルの数を変化させることによりウェーブレットFCM特徴のサブバンド効果について調べた。FCMのクラスタおよびk最近傍の数を変化させることにより,最適な特徴の数が得られる可能性がある。実験を行い,提案手法がその他の手法(線形回帰モデル,Gabor変換)よりも性能的に優れていることを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン分類 ,  *ウェーブレット変換 ,  *クラスタ分析 ,  平均法 ,  *テクスチャ処理 ,  チャネル ,  問題 ,  評価試験 ,  回帰モデル ,  Gabor変換
準シソーラス用語： c-means法 ,  *ファジィクラスタリング ,  最近傍問題 ,  周波数チャネル

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： テクスチャ分類 ,  サブバンド