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J-GLOBAL ID：201802237326135377   整理番号：18A0536047

テクスチャ画像分類のための複数の特徴の結合【Powered by NICT】

Combining multiple feature for texture image classification

著者 (4件)： Yang Ting (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, China) ,  Shi Guohua (Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Yang Na (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, China) ,  Wang Lirong (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 内視鏡光コヒーレンストモグラフィー(OCT)腫瘍認識のプロジェクトにおけるテクスチャ画像を分類するために,本論文では,テクスチャ分類のための多重特徴融合テクスチャ法を研究した。この方法は自己相関,Tamura,統計,Gaborフィルタ,グレイレベル共起行列(GLCM),局所二値パターン(LBP)のいくつかの方法に基づく画像分類のための特徴集合を抽出した。LBP,GLCM,統計,田村特徴集合は,元の画像から抽出した。特徴集合を以上に加えて,自己相関特徴集合は,Gaborフィルタを用いたプロセス画像から計算した。特徴の次元は,主成分分析(PCA)により減少した。分類のためのサポートベクトルマシン(SVM)を用いた。Rの実験から得られたことをBrodatzテクスチャデータベースのテストは,94.14%以上の95.72%に達する精度Zhou。試験にOutexデータベースを用いて,精度は96%であり,これはouluの大学の84%以上であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  *画像 ,  自己相関 ,  データベース ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *画像分類 ,  同時生起行列 ,  共起行列 ,  グレイレベル ,  Gaborフィルタ ,  *質感 ,  特徴融合 ,  テクスチャー分類 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  *テクスチャ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： テクスチャ ,  画像分類