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J-GLOBAL ID：201802262290827527   整理番号：18A0588200

テクスチャ分類のための適応型ファジィ局所二値パターン【Powered by NICT】

Adaptive fuzzy local binary pattern for texture classification

著者 (2件)： Girish Gandham (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Science and Technology, Berhampur, Odisha, India 761008) ,  Dash Jatindra Kumar (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Science and Technology, Berhampur, Odisha, India 761008)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MAMI  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： テクスチャ分類および検索のための提案した多くの局所テクスチャ特徴。ファジィ局所二値パターン(FLBP)は,文献に見られるこのような有望なテクスチャ記述子の一つである。しかし,FLBPで使用されるファジィパラメータ(T)は経験的に計算し,局所コンテンツへの適応はない。添加では,その最適値を見つけるためにTの広い範囲でいくつかの実験を実施する必要がある。本論文で新しい方法をファジィパラメータを計算するために提案し,得られた記述子は適応ファジィ局所二値パターン(AFLBP)と名付けた。提案手法では,ファジィパラメータの計算は,本質的に適応し,画像中の各ピクセルの最も代表的な特徴を捕捉した。以前の論文では,FLBPディスクリプタの識別能力を試験するためにサポートベクトルマシン(非線形カーネルを用いた)を利用した。ここでは,この論文では,K最近傍(kNN)分類器を提案した特徴記述子の識別強度を検討するために,分類器として用いた。提案したテクスチャ記述子の識別能力は,Brodatzテクスチャデータベースを用いた局所二値パターン(LBP)とファジィ局所二値パターン(FLBP)のそれと比較した。結果は,提案した記述子を用いて分類を行っ距離測度に関係なく実験で使用した他の競合記述子よりも優れていることを示した。マンハッタン距離を用いたk-NN分類器では,全ての他の組合せよりも優れていることを観測した。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： 画像 ,  *曖昧さ ,  サポートベクトルマシン ,  統制索引語 ,  コンテンツ ,  画素
準シソーラス用語： 距離測度 ,  特徴記述子 ,  近傍 ,  最適値 ,  *質感 ,  テクスチャ特徴 ,  *テクスチャー分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： テクスチャ分類 ,  ファジィ ,  二値