Classification et sélection de caractéristiques de textures. Utilisation d'algorithmes automatiques supervisés de sélection d'attributs pour la classification d'images

نویسندگان

  • Marine Campedel
  • Eric Moulines
چکیده

RÉSUMÉ. Les experts en classification d’images utilisent des caractéristiques variées pour représenter les textures. Nous proposons de choisir les plus pertinentes à l’aide d’une procédure automatique de sélection de caractéristiques. Nous comparons pour cela l’efficacité de plusieurs algorithmes de sélection récents. L’ensemble des algorithmes est évalué à l’aide de critères heuristiques ainsi que de performances de classification. Nous démontrons l’intérêt d’une telle procédure de sélection à partir d’images de Brodatz et d’images satellitaires.

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Méthodologie de sélection de caractéristiques pour la classification d'images satellitaires

Résumé : Choisir les descripteurs d’une image en vue de son indexation n’est pas aisé, du fait de la variété des choix présentés dans la littérature. Nous développons à cet effet une méthodologie permettant de comparer différents ensembles de caractéristiques extraits d’une même base d’images. Cette méthodologie repose sur des algorithmes supervisés et non supervisés de sélection de caractérist...

متن کامل

Une nouvelle approche pour la sélection de variables basée sur une métrique d'estimation de la qualité

Résumé. La maximisation d’étiquetage (F-max) est une métrique non biaisée d’estimation de la qualité d’une classification non supervisée (clustering) qui favorise les clusters ayant une valeur maximale de F-mesure d’étiquetage. Dans cet article, nous montrons qu’une adaptation de cette métrique dans le cadre de la classification supervisée permet de réaliser une sélection de variables et de cal...

متن کامل

Une sélection multiple des structures d'optimisation dirigée par la méthode de classification K-means

Résumé. Le volume d’information contenu dans un entrepôt de données s’accroît sans cesse, augmentant de ce fait le temps d’exécution des requêtes décisionnelles. Pour y remédier, l’administrateur doit, durant la phase de conception physique de l’entrepôt, effectuer une sélection de structures d’optimisation (index, vues matérialisées ou fragmentation), puis assurer leur gestion et maintenance. ...

متن کامل

Un critère d'évaluation pour la sélection de variables

Résumé. Cet article aborde le problème de la sélection de variables dans le cadre de la classification supervisée. Les méthodes de sélection reposent sur un algorithme de recherche et un critère d’évaluation pour mesurer la pertinence des sous-ensembles potentiels de variables. Nous présentons un nouveau critère d’évaluation fondé sur une mesure d’ambigüıté. Cette mesure est fondée sur une comb...

متن کامل

Sélection de modèles par des méthodes à noyaux pour la classification de données séquentielles

Ce travail concerne le développement de méthodes de classification discriminantes pour des données séquentielles. Quelques techniques ont été proposées pour étendre aux séquences les méthodes discriminantes, comme les machines à vecteurs supports, par nature plus adaptées aux données en dimension fixe. Elles permettent de classifier des séquences complètes mais pas de réaliser la segmentation, ...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

عنوان ژورنال:
  • Revue d'Intelligence Artificielle

دوره 19  شماره 

صفحات  -

تاریخ انتشار 2005