1. SCSIT
  2. Всі випуски
  3. Випуск 629, 2008
  4. Aлгоритм триступеневої кластеризації для класифікації зображень за їх структурними властивостями

Aлгоритм триступеневої кластеризації для класифікації зображень за їх структурними властивостями

SCSIT.
2008;
Випуск 629
: cc. 46 - 52
Authors: 

Р. Мельник, Р. Тушницький

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра програмного забезпечення

Наведено алгоритм триступеневої кластеризації візуальних образів для знаход- ження структурних коефіцієнтів, що описують властивості зображень. Запропоновано використати структурні коефіцієнти для класифікації та пошуку зображень.

The 3-stages clustering algorithm for visual patterns to find structural coefficients describing properties of images is presented. It is suggested to use structural coefficients for classification and searching of images.

  1. Vailaya A., Jain A.K., Zhang H.J. On image classification: city vs. landscape // Pattern Recognition, vol. 31, p. 1921-1935, 1998.
  2. Swain M.J., Ballard D.H. Color indexing // International journal of Computer Vision, vol. 7, n. 1, p. 11-32, 1991.
  3. Nezamabadi-pour H., Kabir E. Image retrieval using histograms of unicolor and bicolor blocas and direccional changes in intensity gradient // Pattern Recognition Letters, vol. 25, n. 14, p. 1547-1557, 2004.
  4. Mokhtarian F., Abbasi S. Shape similatity retrieval under affine transforms // Pattern Recognition, vol. 35, p. 31-41, 2002.
  5. Jain A.K., Vailaya A. Image retrieval using color and shape // pattern Recognition, vol. 29, n. 8, p. 1233-1244, 1996.
  6. Manjunath B.S., Ma W.Y. Texture feature for browsing and retrieval of image data // IEEE PAMI, vol. 8, n. 18, p. 837-842, 1996.
  7. Smith J.R., Li C.S. Image classification and quering using composite region templates // Academic Press, Computer Vision and Understanding, vol. 75, p. 165-174, 1999.
  8. Wang J.Z., Li J., Wiederhold G. SIMPLIcity: semantic sensitive integrated matching for picture libraries // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, n. 9, p. 947-963, 2001.
  9. Yoo H.W., Jung S.H., Jang D.H., Na Y.K. Extraction of major object features using VQ clustering for content-based image retrieval // Pattern Recognition, vol. 35, p. 1115-1126, 2002.
  10. Szummer M., Picard R.W. Indoor-outdoor image classification // IEEE International Workshop on Content-Based Access of Image and Video Database (ICCV’98), p. 42-51, 1998.
  11. Minka T.P., Picard R.W. Interactive learning using a society of models // Pattern Recognition, vol. 30, n. 3, p. 565, 1997.
  12. Burl M.C., Weber M., Perona P. A probabilistic approach to object recognition using local photometry and global geometry // Proc. European Conf. Computer Vision, p. 628-641, 1998.
  13. Wang J.Z., Fishler M.A. Visual similarity, judgmental certainty and stereo correspondence // Proc. DARPA Image Understanding Workshop, 1998.
  14. Мельник Р., Тушницький Р. Керування яскравістю кластера при декомпозиції зображень спектрів // Комп’ютерні науки та інформаційні технології. — 2007. — № 598. — С. 3–8.
  15. Мельник Р., Тушницький Р. Керування параметрами кластера в алгоритмі декомпозиції зображень // Відбір і обробка інформації. — 2007. — № 27 (103). — С. 58–62.