Image classification using SLIC superpixel and FAAGKFCM image segmentation

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• 来源
  《Image Processing, IET》 |2020年第3期|487-494|共8页
• 作者

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• 作者单位

  IIIT Manipur Dept CSE Imphal Manipur India;

  NERIST Dept ECE Nirjuli Arunachal Prade India;

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• 收录信息
• 原文格式 PDF
• 正文语种 eng
• 中图分类
• 关键词

  image representation; computer vision; learning (artificial intelligence); image segmentation; pattern clustering; iterative methods; image classification; feature extraction; radial basis function networks; image classification; Caltech 101 dataset; Caltech 256 dataset; SLIC superpixel; FAAGKFCM image segmentation; simple linear iterative clustering superpixel; speeded up robust feature; deep features; MIT 67 image datasets; automatically adjustable Gaussian radial basis function kernel-based fuzzy C-means;

  机译：图像表示;计算机视觉;学习（人工智能）;图像分割模式聚类;迭代方法;图像分类;特征提取;径向基函数网络图像分类;加州理工学院101数据集;加州理工学院256数据集;SLIC超像素;FAAGKFCM图像分割;简单线性迭代聚类超像素;加速功能强大;深层特征MIT 67图像数据集;自动可调高斯径向基函数基于核的模糊C均值;