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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.9
- 수록면
- 39 - 46 (8page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2013.11.9.39
이용수
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본 논문에서는 수피의 질감을 분석하여 분류가 뚜렷한 패턴이 있는 종들만으로 그룹화 함으로써 분류 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 질감의 추출 방법은 웨이브릿 변환에 의해 분할된 4영역(LL, LH, HL, HH)에 GLCM(gray-level co-occurrence matrix)을 각각 적용하여 추출하였다. GLCM은 대표적으로 entropy, energy, inertia, variance, homogeneity, cluster prominence, maximum probability의 7가지 질감특징을 가지고 실험하였다. 웨이브릿 레벨별 성능을 분석하였으며, 특히 GLCM은 4가지 방향(0°, 45°, 90°, 135°)의 매트릭스를 각각 구성하여 분석하였다. 20종류의 수피 400장을 가지고 실험한 결과, 웨이브릿의 분할레벨은 4레벨이 우수한 성능을 보였으며, GLCM은 4방향이 모두 고려한 16x16크기로 매트릭스에서 추출된 entropy 특징으로 추출하는 것이 우수한 성능을 보였다. 20종류에 대한 68%의 성능을 얻었으며, 뚜렷한 특징으로 구성된 수피들 11종류에 대하여 93%의 성능을 얻어, 수피들의 그룹화를 잘 이용하면 효과적인 분류를 할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 웨이브릿에 적용된 GLCM의 특징 추출
Ⅲ. 질감에 따른 수피의 그룹화
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - K. Bayram. / 2003 / Using wavelets for texture classification / International Conference on Signal Processing 1 (2) : 159 ~ 162
2. [학술지(정기간행물)] - B. V. Reddy. / 2010 / Texture classification method using wavelet transforms based on gaussian markov random field / International Journal of Signal and Image Processing 1-2010 (1) : 35 ~ 39
3. [학술지(정기간행물)] - H. B Kekre. / 2010 / Image retrieval using texture features extracted from GLCM, LBG, and KPE / International Journal of Computer Theory and Engineering 2 (5) : 695 ~ 700
4. [학술지(정기간행물)] - D. Hazra / 2011 / Texture recognition with combined GLCM, wavelet and rotated wavelet features / International Journal of Computer and Electrical Engineering 3 (1) : 146 ~ 150
5. [학술대회논문] - Jiaao Sonl. / 2004 / Bark classification by combining grayscale and binary texture features / Proceedings of 2004 Inrernational Symposium on Intelligent Multimedia, Video and Speech Processing : 450 ~ 453
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