論文の概要: An Efficient Pattern Mining Convolution Neural Network (CNN) algorithm
with Grey Wolf Optimization (GWO)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04704v1
- Date: Sun, 10 Apr 2022 15:18:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-13 11:29:44.818795
- Title: An Efficient Pattern Mining Convolution Neural Network (CNN) algorithm
with Grey Wolf Optimization (GWO)
- Title（参考訳）: Grey Wolf Optimization (GWO) を用いた効率的なパターンマイニング畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズム
- Authors: Aatif Jamshed, Bhawna Mallick, Rajendra Kumar Bharti
- Abstract要約: 本稿では,CPWT(Convoluted Pattern of Wavelet Transform)特徴ベクトルに基づくCNNを用いた特徴解析手法を提案する。
従来の最先端手法と比較することにより,提案手法の性能を検証することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Automation of feature analysis in the dynamic image frame dataset deals with
complexity of intensity mapping with normal and abnormal class. The
threshold-based data clustering and feature analysis requires iterative model
to learn the component of image frame in multi-pattern for different image
frame data type. This paper proposed a novel model of feature analysis method
with the CNN based on Convoluted Pattern of Wavelet Transform (CPWT) feature
vectors that are optimized by Grey Wolf Optimization (GWO) algorithm.
Initially, the image frame gets normalized by applying median filter to the
image frame that reduce the noise and apply smoothening on it. From that, the
edge information represents the boundary region of bright spot in the image
frame. Neural network-based image frame classification performs repeated
learning of the feature with minimum training of dataset to cluster the image
frame pixels. Features of the filtered image frame was analyzed in different
pattern of feature extraction model based on the convoluted model of wavelet
transformation method. These features represent the different class of image
frame in spatial and textural pattern of it. Convolutional Neural Network (CNN)
classifier supports to analyze the features and classify the action label for
the image frame dataset. This process enhances the classification with minimum
number of training dataset. The performance of this proposed method can be
validated by comparing with traditional state-of-art methods.
- Abstract（参考訳）: 動的画像フレームデータセットの特徴解析の自動化は、正規クラスと異常クラスの強度マッピングの複雑さを扱う。
しきい値に基づくデータクラスタリングと特徴分析は、異なる画像フレームデータタイプのためのマルチパターンで画像フレームのコンポーネントを学ぶために反復モデルを必要とする。
本稿では,grey wolf optimization (gwo) アルゴリズムにより最適化されたcpwt(convoluted pattern of wavelet transform)特徴ベクトルに基づくcnnを用いた特徴解析手法の新たなモデルを提案する。
当初、画像フレームは、ノイズを低減し、平滑化を施す画像フレームに中央フィルタを適用して正規化される。
そこから、エッジ情報は、画像フレーム内の明るいスポットの境界領域を表す。
ニューラルネットワークに基づく画像フレーム分類は、画像フレームピクセルをクラスタ化するデータセットの最小限のトレーニングで、機能の繰り返し学習を実行する。
ウェーブレット変換法の複雑なモデルに基づいて,フィルタ画像フレームの特徴を特徴抽出モデルの異なるパターンで解析した。
これらの特徴は、その空間的およびテクスチャ的パターンにおける異なる種類の画像フレームを表す。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類器は、特徴を分析し、画像フレームデータセットのアクションラベルを分類する。
このプロセスは、トレーニングデータセットの最小数で分類を強化する。
従来の最先端手法との比較により,提案手法の性能を検証できる。
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