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ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
39-44_Shun_Cheng	pdf	1.14 MB	66

論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	Texture analysis based image segmentation using optimized unsupervised learning
著者	著者名 Cheng, Shun
言語	eng
ISSN	18810667
DOI	https://doi.org/10.15002/00010519
出版者	法政大学大学院情報科学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
	法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
巻	9
開始ページ	39
終了ページ	44
発行年	2014-03
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	heal texture analysis
	image segmentation
	AIC
	optimized method
抄録	Abstract—This paper proposed a new high accuracy method using textural feature analysis and optimized unsupervised classification to segment images, which contained multiple objects with own textures. In the proposed method, some spatial filtering processes were applied to extract the texture features as multi-dimensional vectors. Following area segmentation was done by applying K-means clustering to the feature vectors with possible number of clusters. The AIC was adopted for selecting the optimal number of clusters. The method was successfully applied to simple and complex natural images and the result of experiments indicated that the segmentation accuracy rate was achieved 75.67%.
資源タイプ	Article
書誌レコードID	AA12222297
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
	501 学内論文 ＞ 紀要 ＞ 法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編 ＞ 9

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