Классификация изображений на основе применения цветовой информации, вейвлет-преобразования Хаара и многослойной нейронной сети
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Средства и системы обработки и анализа данных
Статья в выпуске: S, 2011 года.
Бесплатный доступ
Предложен алгоритм классификации цифровых изображений, основанный на их цветовой информации, форме и текстуре. Разработана и реализована на языке объектно-ориентированного программирования C# программа для классификации цифровых изображений с использованием вейвлет-преобразования Хаара и многослойной нейронной сети. Сделан вывод о возможности использования коэффициентов прямого вейвлет-преобразования Хаара в качестве входных данных для нейронной сети при классификации цифровых изображений. Показано, что применение предложенного алгоритма, основанного на вейвлет-преобразовании Хаара и нейронной сети, позволяет эффективно выполнять классификацию цифровых изображений.
Похожие статьи в разделе Прикладные информационные (компьютерные) технологии. Методы основанные на применении компьютеров
Короткий адрес: https://sciup.org/14320357
IDS: 14320357 | УДК: 004.931
Список литературы Классификация изображений на основе применения цветовой информации, вейвлет-преобразования Хаара и многослойной нейронной сети
- Niblack W., Barber R., Equitz W., et al. The QBIC project: querying images by content using color, texture, and shape//Proc. of the Intern. conf. on storage and retrieval for image and video databases. Bellingham, Washington, USA, Febr. 1993. IS&T/SPIE, SPIE, 1993. P. 173-187.
- Smith J. B. Chang S. F. Tools and techniques for color image retrieval//Proc. of the Intern. conf. on symp. on electronic imaging: science and technology storage and retrieval for image and video databases. San Jose (USA), Feb. 1996. IS&T/SPIE, SPIE, 1996. P. 426-437..
- Swain M. J., Ballard D. H. Color indexing//Intern. J. Comput. Vision. 1991. V. 7, N 1. P. 11-32.
- Park S. B., Lee J. W., Kim S. K. Content based image classification using a neural network//Pattern Recognition Lett. 2004. V. 25. N 3. P. 287-300.
- Gonzalez A. C., Sossa J. H., Felipe E. M. Wavelet transforms and neural networks applied to image retrieval//Proc. of the 18th Intern. сonf. on pattern recognition. Hong Kong (China), 20-24 Aug. 2006. P. 909-912
- Lofti M., Solimani A., Dargazany A., et al. Combining wavelet transforms and neural networks for image classification//Proc. of the 41st Southeastern symp. on system theory. Tennessee (USA), Mar. 15-17, 2009. IEEE SSST, 2009. P. 44-48.
- Буй Тхи Тху Чанг, Спицын В. Г. Разложение цифровых изображений с помощью двумерного дискретного вейвлет-преобразования и быстрого преобразования//Изв. Том. политехн. ун-та. 2011. Т. 318. № 5. С. 73-76
- Flickner M., Sawhney H., Niblack W., et al. Query by image and video content: The QBIC system//IEEE Comput. 1995. V. 28, N 9. P. 23-32.
- Fausett L. V. Fundamentals of neural networks: architectures, algorithms, and applications. Upper Saddle River (USA): Prentic Hall, 1994. 476 p.
