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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

A New Unsupervised Hybrid Classifier for Natural Textures in Images

verfasst von : María Guijarro, Raquel Abreu, Gonzalo Pajares

Erschienen in: Innovations in Hybrid Intelligent Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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One objective for classifying textures in natural images is to achieve the best performance possible. Unsupervised techniques are suitable when no prior knowledge about the image content is available. The main drawback of unsupervised approaches is its worst performance as compared against supervised ones. We propose a new unsupervised hybrid approach based on two well-tested classifiers: Vector Quantization (VQ) and Fuzzy

k

-Means (FkM). The VQ unsupervised methods establishes an initial partition which is validated and improved through the supervised FkM. A comparative analysis is carried out against classical classifiers, verifying its performance.

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Metadaten
Titel
A New Unsupervised Hybrid Classifier for Natural Textures in Images
verfasst von
María Guijarro
Raquel Abreu
Gonzalo Pajares
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-74972-1_37

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