Résumé
Image's experts use different kind of attributes to represent texture information. We propose a methodology to automatically choose the best texture models using a feature selection algorithm. Therefore we compare the efficiency of several recent algorithms. The algorithms evaluation is performed using classification error rates and heuristics. We demonstrate the interest of such a methodology on Brodatz and satellite images.
| Titre traduit de la contribution | Classification and selection of texture features: Use of automated supervised algorithms of attribute selection for image classification |
|---|---|
| langue originale | Français |
| Pages (de - à) | 633-659 |
| Nombre de pages | 27 |
| journal | Revue d'Intelligence Artificielle |
| Volume | 19 |
| Numéro de publication | 4-5 |
| Les DOIs | |
| état | Publié - 1 janv. 2005 |
mots-clés
- Classification
- Feature selection
- Relevance
- Supervised learning
- Support vector machines
- Texture
Empreinte digitale
Examiner les sujets de recherche de « Classification et sélection de caractéristiques de textures Utilisation d'algorithmes automatiques supervisés de sélection d'attributs pour la classification d'images ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.Contient cette citation
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