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01.01.2010 | Focus | Ausgabe 2/2010

Soft Computing 2/2010

Content-based image classification with wavelet relevance vector machines

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 2/2010
Autoren:
Arvind Tolambiya, S. Venkatraman, Prem K. Kalra
Wichtige Hinweise
An erratum to this article can be found at http://​dx.​doi.​org/​10.​1007/​s00500-009-0477-2

Abstract

This paper introduces the use of relevance vector machines (RVMs) for content-based image classification and compares it with the conventional support vector machine (SVM) approach. Different wavelet kernels are included in the formulation of the RVM. We also propose a new wavelet-based feature extraction method that extracts lesser number of features as compared to other wavelet-based feature extraction methods. Experimental results confirm the superiority of RVM over SVM in terms of the trade-off between slightly reduced accuracy but substantially enhanced sparseness of the solution, and also the ease of free parameters tuning.

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