A new methodbased on fuzzy theory for classifying textural images
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 338
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE08_037
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
Abstract:
In recent years, different methods have been proposed for automatic classifying texture images in various application domains. In common classification algorithms, each pattern have been assigned only to a category and patterns have been classified into non-connected categories [1]. Thus, they have acceptable performance in compressed and quite distinctclasses. But, in most cases, especially in classifying the texture images such as seabed images and distribution of their in to two set, have overlapping in space of combination and performance of algorithm is not appropriate [2].Due to absence of definite boundaries between different sets of texture images, problem of edge correction has been considered in texture images [3].Problem of precession is one of the challenges in determination of the boundaries in texture images and classification of their.The method proposed in this paper by using fuzzy theory is eliminated problem ofprecession by using fuzzy theory in edge correction part. Rest of paper is organized into four sections. The related work is presented in Section II. Section III is introduced the proposed method. Experimental results are represented in Section IV. At last, the conclusion is in Section V.
Authors
Hassan Rashidi
Computer Engineering Allameh tabatabae University Tehran, Iran
Amin Akbari
Computer Engineering Islamic Azad University Qazvin, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :