¿Cuáles son las clasificaciones de los gráficos?
Para aprovechar las características de la banda intermedia, Chang y Guo desarrollaron una transformada wavelet estructurada en árbol para mejorar aún más la precisión de la clasificación. Algunos investigadores combinan la transformada wavelet con otras transformadas para obtener un mejor rendimiento. Por ejemplo, Thygaarajna et al. combinaron transformaciones wavelet y matrices generadoras para tener en cuenta las ventajas de los algoritmos de análisis de textura tanto estadísticos como basados en transformaciones.
Datos ampliados:
De hecho, un método más común es combinar características regionales y características de límites para clasificar formas. Por ejemplo, Eakins et al. propusieron un conjunto de reglas de rediseño y utilizaron segmentos de línea y arcos para simplificar los contornos de las formas, y luego definieron dos funciones de clasificación, familia de adyacencia y familia de formas, para clasificar las formas.
La familia adyacente utiliza principalmente la información del límite de la forma, mientras que la familia de formas utiliza principalmente la información del área de la forma. Al comparar formas, además de las diferencias en las formas en cada familia, también comparamos las diferencias en el centroide y el perímetro de cada familia, así como las diferencias en los vectores de características de posición de toda la forma. La distancia discriminante de consulta es la ponderada. suma de estas diferencias.
Enciclopedia Baidu-Clasificación de imágenes