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저자정보
이재만 (부산대학교) 김선종 (부산대학교) 김동필 (부산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2013년도 하계종합학술·대학생논문 경진대회논문집
발행연도
2013.5
수록면
74 - 77 (4page)

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본 논문에서는 수피의 질감특징을 분석하고 분류 성능이 우수한 특색 있는 질감의 수피들을 그룹화 하는 방법을 제안하고, 수피를 그룹화 함으로써 효과적인 분류기를 만들 수 있는 기반을 제공한다. 질감을 추출하기 위하여 웨이블릿을 이용하였으며 변환된 웨이블릿을 이용하여 GLCM 질감특징을 추출하였다. 웨이블릿은 LL, LH, HL, HH으로 분할하였으며 GLCM은 0˚, 45˚, 90˚, 135˚ 방향을 고려하여 매트릭스를 구성하였으며 이 매트릭스에 질감특징 중 대표적인 entropy, energy, inertia, variance, homogeneity, cluster prominence, maximum probability에 대하여 분석하였다. 성능이 우수한 entropy를 선택하여 20종 400장의 수피를 가지고 실험한 결과 12종만으로 그룹화 하였을 때 가장 우수한 89%의 성능을 얻었다.
#bark grouping #distinct texture #wavelets #GLCM (gray-level co-occurrence matrix)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 질감특징추출
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
이재만, 김동필, 김선종. 분할된 웨이블릿들에 GLCM을 적용한 수피분류. Proceedings of KIIT Conference. 2012 dbpia

이 논문의 저자 정보

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수피의 질감특징과 이들의 그룹화를 이용한 효과적인 분류
이재만 ,  김선종 한국정보기술학회논문지 2013 .09

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