論文の概要: An application of a pseudo-parabolic modeling to texture image recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05001v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 18:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 21:58:01.717582
• Title: An application of a pseudo-parabolic modeling to texture image recognition
• Title（参考訳）: 擬似パラボリックモデリングのテクスチャ画像認識への応用
• Authors: Joao B. Florindo, Eduardo Abreu
• Abstract要約: 偏微分方程式モデルを用いたテクスチャ画像認識のための新しい手法を提案する。 擬似パラボリックなBuckley-Leverett方程式を用いて、デジタル画像表現のダイナミクスを提供し、時間とともに進化するそれらの画像から局所的な記述子を収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a novel methodology for texture image recognition using a partial differential equation modeling. More specifically, we employ the pseudo-parabolic Buckley-Leverett equation to provide a dynamics to the digital image representation and collect local descriptors from those images evolving in time. For the local descriptors we employ the magnitude and signal binary patterns and a simple histogram of these features was capable of achieving promising results in a classification task. We compare the accuracy over well established benchmark texture databases and the results demonstrate competitiveness, even with the most modern deep learning approaches. The achieved results open space for future investigation on this type of modeling for image analysis, especially when there is no large amount of data for training deep learning models and therefore model-based approaches arise as suitable alternatives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,偏微分方程式モデリングを用いたテクスチャ画像認識のための新しい手法を提案する。 より具体的には、擬似放物型buckley-leverett方程式を用いて、デジタル画像表現のダイナミクスを提供し、時間とともに進化する画像から局所ディスクリプタを収集する。 ローカルディスクリプタでは、マグニチュードとシグナルバイナリパターンを採用し、これらの機能の単純なヒストグラムは、分類タスクで有望な結果を得ることができた。 私たちは、確立されたベンチマークテクスチャデータベースの精度と、最新のディープラーニングアプローチでさえも競争力を示す結果を比較します。 得られた結果は、画像解析のためのこのタイプのモデリング、特にディープラーニングモデルを訓練するための大量のデータがない場合に将来の調査のための空き領域であり、したがってモデルベースのアプローチは、適切な代替手段として生じる。

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