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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.12
- 수록면
- 1,889 - 1,893 (5page)
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This paper explores the classification of applying to support vector machines(SVMs) for the image classification problems. In this study, we extract the color, texture and shape fesatures of natural images and compare the performance of image classification using each individual feature and integrated features. The experiment result show that classification accuracy on the basis of colorfeature is better than that based on texture and shape features and th results of the integrating features also provides a better and more robust performance than individual feature. In addition, we show that the propesed classifier of SVM based approach outperforms BPNN to corprate the image classification problems.
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1. [학술지(정기간행물)] - Eakins, P. J. / 2002 / Towards Intelligent image retrieval / Pattern Recognition 35 : 3 ~ 14
2. [학술지(정기간행물)] - Jain, A. K. / 1999 / Data clustering: a review / ACM Computing Surveys 31 (3) : 264 ~ 323
3. [학술지(정기간행물)] - Fournier, J. / 2001 / Back-propagation Algorithm for Relevance Feedback in Image retrieval / IEEE International Conference in Image Processing 1 : 686 ~ 689
4. [학술지(정기간행물)] - Koskela, M. / 2004 / Use of Image Subset Features in Image Retrieval with Self-Organizing Maps / LNCS 3115 : 508 ~ 516
5. [학술지(정기간행물)] - Park, S.-S. / 2005 / Expert system based on artificial neural networks for content-based image retrieval / Expert Systems with Applications 29 (3) : 589 ~ 597
2. [학술지(정기간행물)] - Jain, A. K. / 1999 / Data clustering: a review / ACM Computing Surveys 31 (3) : 264 ~ 323
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