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Color Image Classification Using Block Matching and Learning 블록 매칭과 학습을 이용한 컬러 이미지 분류

Kazuki KONDO, Seiji HOTTA

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요약 :

본 논문에서는 컬러 영상 분류를 위한 블록 매칭 및 학습을 제안한다. 우리의 방법에서는 훈련 이미지가 작은 블록으로 분할됩니다. 테스트 이미지가 주어지면 작은 블록으로 분할되고 각 테스트 블록에 해당하는 평균 블록은 이웃 훈련 블록과 함께 계산됩니다. 우리의 방법은 테스트 이미지를 평균 블록과 테스트 블록 사이의 총 거리 합이 가장 짧은 클래스로 분류합니다. 또한 메모리 요구 사항을 줄이기 위한 학습 방법을 제안합니다. 실험 결과에 따르면 우리의 분류는 키포인트 백이 포함된 지원 벡터 머신과 같은 다른 분류기보다 성능이 뛰어납니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.7 pp.1484-1487
발행일
2009/07/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.1484
원고의 종류
LETTER
범주
패턴 인식

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