論文の概要: Texture image classification based on a pseudo-parabolic diffusion model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07173v2
- Date: Sun, 24 Jan 2021 00:39:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 14:02:57.391890
- Title: Texture image classification based on a pseudo-parabolic diffusion model
- Title（参考訳）: 擬似放物型拡散モデルに基づくテクスチャ画像の分類
- Authors: Jardel Vieira, Eduardo Abreu, Joao B. Florindo
- Abstract要約: 提案手法は、確立されたベンチマークテクスチャデータベースの分類と、植物種認識の実践的な課題について検証する。
画像の同種領域内では、擬似放物的演算子が、うる限りノイズの多い詳細を滑らかにすることができることで、優れた性能を大いに正当化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work proposes a novel method based on a pseudo-parabolic diffusion
process to be employed for texture recognition. The proposed operator is
applied over a range of time scales giving rise to a family of images
transformed by nonlinear filters. Therefore each of those images are encoded by
a local descriptor (we use local binary patterns for that purpose) and they are
summarized by a simple histogram, yielding in this way the image feature
vector. The proposed approach is tested on the classification of well
established benchmark texture databases and on a practical task of plant
species recognition. In both cases, it is compared with several
state-of-the-art methodologies employed for texture recognition. Our proposal
outperforms those methods in terms of classification accuracy, confirming its
competitiveness. The good performance can be justified to a large extent by the
ability of the pseudo-parabolic operator to smooth possibly noisy details
inside homogeneous regions of the image at the same time that it preserves
discontinuities that convey critical information for the object description.
Such results also confirm that model-based approaches like the proposed one can
still be competitive with the omnipresent learning-based approaches, especially
when the user does not have access to a powerful computational structure and a
large amount of labeled data for training.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,テクスチャ認識に使用される擬似放物的拡散過程に基づく新しい手法を提案する。
提案した演算子は,非線形フィルタによって変換された画像群を生じさせる,様々な時間スケールで適用される。
したがって、それぞれの画像はローカルディスクリプタによってエンコードされ(その目的のためにローカルバイナリパターンを使用します)、単純なヒストグラムで要約され、画像の特徴ベクトルになります。
提案手法は,よく確立されたベンチマークテクスチャデータベースの分類と,植物種認識の実用的課題について検証した。
どちらの場合も、テクスチャ認識に使用される最先端の手法と比較される。
本提案では,これらの手法を分類精度で評価し,その競争性を確認した。
良好な性能は、疑似放物演算子が画像の均質な領域内で潜在的にノイズの多い詳細を平滑化できると同時に、オブジェクト記述に重要な情報を伝達する不連続性を保持することによって、大いに正当化することができる。
また,提案手法のようなモデルベースアプローチは,特にユーザが強力な計算構造や大量のラベル付きデータにアクセスできない場合において,非正規の学習ベースアプローチと競合する可能性があることも確認した。
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