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Scene classification by fuzzy local moments

机译:通过模糊局部矩进行场景分类

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摘要

The identification of images irrespective of their location, size and orientation is one of the important tasks in pattern analysis. The use of global moment features has been one of the most popular techniques for this purpose. We present a simple and effective method for gray-level image representation and identification which utilizes fuzzy radial moments of image segments (local moments) as features as opposed to global features. A multilayer perceptron neural network is employed for classification.
机译:无论图像的位置,大小和方向如何,图像识别都是模式分析中的重要任务之一。为此,使用全局矩功能已成为最受欢迎的技术之一。我们提出了一种简单有效的灰度图像表示和识别方法,该方法利用图像段的模糊径向矩(局部矩)作为特征而不是全局特征。多层感知器神经网络用于分类。

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