論文の概要: Texture image analysis based on joint of multi directions GLCM and local ternary patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01866v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 09:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:00:40.883024
• Title: Texture image analysis based on joint of multi directions GLCM and local ternary patterns
• Title（参考訳）: 多方向GLCMと局所三成分パターンの接合部に基づくテクスチャ画像解析
• Authors: Akshakhi Kumar Pritoonka, Faeze Kiani
• Abstract要約: テクスチャ機能は、通勤視覚や機械学習問題において、多くの異なるアプリケーションで使用することができる。 2つのテクスチャ記述子、共起行列と局所三元パターンを組み合わせた新しい手法を提案する。 実験の結果,提案手法はいくつかの最先端手法と比較して高い分類率を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human visual brain use three main component such as color, texture and shape to detect or identify environment and objects. Hence, texture analysis has been paid much attention by scientific researchers in last two decades. Texture features can be used in many different applications in commuter vision or machine learning problems. Since now, many different approaches have been proposed to classify textures. Most of them consider the classification accuracy as the main challenge that should be improved. In this article, a new approach is proposed based on combination of two efficient texture descriptor, co-occurrence matrix and local ternary patterns (LTP). First of all, basic local binary pattern and LTP are performed to extract local textural information. Next, a subset of statistical features is extracted from gray-level co-occurrence matrixes. Finally, concatenated features are used to train classifiers. The performance is evaluated on Brodatz benchmark dataset in terms of accuracy. Experimental results show that proposed approach provide higher classification rate in comparison with some state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 人間の視覚脳は、環境や物体を検知または識別するために、色、テクスチャ、形状の3つの主成分を使用する。 そのため、過去20年間、テクスチャ分析は科学研究者から大きな注目を集めてきた。 テクスチャ機能は、通勤視覚や機械学習問題における多くの異なるアプリケーションで使用することができる。 それ以来、テクスチャの分類には様々なアプローチが提案されている。 それらの多くは、分類精度を改善すべき主な課題と見なしている。 本稿では,2つの効率的なテクスチャ記述子,共起行列,局所三元パターン(LTP)を組み合わせた新しい手法を提案する。 まず,基本的局所二分法パターンとLTPを用いて局所的なテクスチャ情報を抽出する。 次に、灰色の共起行列から統計的特徴のサブセットを抽出する。 最後に、連結機能を使用して分類器を訓練する。 パフォーマンスは、精度の観点からbrodatzベンチマークデータセットで評価される。 実験の結果,提案手法は最先端手法に比べて高い分類率をもたらすことがわかった。

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