دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 103180
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل های مشتق گاوشی و دستگاه یادگیری افراطی برای طبقه بندی تصویر بافت

عنوان انگلیسی
Gaussian derivative models and ensemble extreme learning machine for texture image classification
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
103180 2018 12 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Neurocomputing, Volume 277, 14 February 2018, Pages 53-64

ترجمه کلمات کلیدی
مدل مشتق گاوشی، دستگاه یادگیری شدید مجموعه ای از دستگاه یادگیری افراطی، طبقه بندی بافت، فیلتر گابور،
کلمات کلیدی انگلیسی
Gaussian derivative models; Extreme learning machine; Ensemble extreme learning machine; Texture classification; Gabor filters;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مدل های مشتق گاوشی و دستگاه یادگیری افراطی برای طبقه بندی تصویر بافت

چکیده انگلیسی

In this paper, we propose an innovative classification method which combines texture features of images filtered by Gaussian derivative models with extreme learning machine (ELM). In the texture image classification, feature extraction is a very crucial step. Thusly, we use linear filters consisting of two Gaussian derivative models, difference of Gaussian (DOG) and difference of offset Gaussian (DOOG), to detect texture information of images. Besides, ensemble extreme learning machine (E2LM) is proposed to reduce the randomness of original ELM and used as the classifier in this paper. We evaluate the performance of both the texture features and the classifier E2LM by using three datasets: Brodatz album, VisTex database and Berkeley image segmentation database. Experimental results indicate that Gaussian derivative models are superior to Gabor filters, and E2LM outperforms the support vector machine (SVM) and ELM in classification accuracy.