【24h】

Images Classifications Based on Color-Texture Feature

机译:基于颜色纹理功能的图像分类

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摘要

This paper puts forwards a method of using MGabor filter-banks to extract Texture-Color features from digital images, and then to construct a group of support vector machines (SVM) classifiers to automatically and accurately classify color digital images. Successful experiments are conducted on the Simplicity and Brodatz image set and our own Ancient shards image sets. The experiments results show the proposed method can integrate the texture features and color information to further improve distinguishing ability of each category images.
机译:本文提出了一种使用MGABOR滤波器存储体的方法来从数字图像中提取纹理颜色特征,然后构建一组支持向量机(SVM)分类器以自动和准确地分类颜色数字图像。在简单和BRODATZ图像集和我们自己的古代碎片图像集中进行了成功的实验。实验结果表明,所提出的方法可以集成纹理特征和颜色信息,以进一步提高每个类别图像的显着能力。

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