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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.8
- 수록면
- 202 - 205 (4page)
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??Eigen color co-occurrence features are investigated as part of the research for classifying natural color images for mobile functional game applications. Those methods are based on extensions of traditional co-occurrence matrix method, which is one of the classical approaches in pattern recognition. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, YCbCr, HSV, Gaussian Color spaces are compared with graylevel image in terms of PCA eigen features embedded in co-occurrence features. The experimental results are presented.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Color Co-occurrence Features
3. Eigen Color Co-occurrence Matrices
4. Classification Process
5. Experiment
6. Conclusion
7. References
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