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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.3
- 수록면
- 102 - 112 (11page)
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본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 질감 분류와 특징 추출
Ⅲ. 제안된 질감 분류
Ⅳ. 실험 결과 및 검토
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (21)
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1. [단행본] - M. Tuceryan / 1998 / Texture analysis, In The Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, 2nd ed. / World Scientific : 207 ~ 248
2. [학술지(정기간행물)] - R. M. Haralick / 1973 / Textural features for image classification / IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. SMC-3 (6,) : 610 ~ 621
3. [학술지(정기간행물)] - B. S. Manjunath / 1996 / Texture features for browsing and retrieval of image data / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 18 (8) : 837 ~ 842
4. [학술지(정기간행물)] - M. Unser / 1995 / Texture classification and segmentation using wavelet frames / IEEE Trans. Image Process. 4 (11) : 1549 ~ 1560
5. [학술지(정기간행물)] - D. A. Clausi / 2005 / Design-based texture feature fusion using Gabor filters and co-occurrence probabilities / IEEE Trans. Image Process. 14 (7) : 925 ~ 936
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3. [학술지(정기간행물)] - B. S. Manjunath / 1996 / Texture features for browsing and retrieval of image data / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 18 (8) : 837 ~ 842
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5. [학술지(정기간행물)] - D. A. Clausi / 2005 / Design-based texture feature fusion using Gabor filters and co-occurrence probabilities / IEEE Trans. Image Process. 14 (7) : 925 ~ 936
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