Image classification refers to an important process in computer vision. The purpose of this paper is to propose a novel approach named GGD-GMM and based on statistical modeling in wavelet domain to describe textured images and rely on number of principles which give its internal coherence and originality. Firstly, we propose a robust algorithm based on the combination of the wavelet transform and Scale Invariant Feature Transform. Secondly, we implement the aforementioned algorithm and fit the result using the finite mixture gamma distribution (GMM). The results, obtained for two benchmark datasets, show that the proposed algorithm has a good relevance as it provides higher classification accuracy compared to some other well known models see (Kohavi, 1995). Moreover, it shows other advantages relied to Noise-resistant and rotation invariant.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00