자기회귀 모델을 이용한 무늬영상의 분류 및 인식에 관한 연구

A Study on Classification and Recognition of Textured Imaged Using Autoregressive Model

본 논문에서는 무늬영상의 분류에 적합한 특징의 선택에 대한 방법을 소개하였다. N개의 이웃한 gray level들의 공간적인 관계는 자동저하함수로 모델화된다. 특징 무늬로부터 취해진 모델 변수들은 최소 자승법으로 예측된다. 이 방법으로 생체세포의 영상들을 분류시킬 수 있다. 열개의 서로 다른 생체세포의 무늬영상으로 실험한 결과 분류의 정확도를 92%까지 이루었다.

This paper presents a method for selection of features suitable for classification of textured images. The statial interaction of gray levels in a neighborhood N is modeled by autoregressive function. The estimates of the model parameters are taken as textural features is done least square method. This method can be classificated biocell images. Experimental studies involving ten different types of biocell textures yeild 92-percent classification accuracy.