4-D pattern structure features by three stages clustering algorithm for image analysis and classification

Roman Melnyk; Ruslan Tushnytskyy

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4-D pattern structure features by three stages clustering algorithm for image analysis and classification

机译：通过三阶段聚类算法对图像进行4-D图案结构特征分析和分类

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An approach for decomposition of visual image by clustering, pattern analysis and classification by structure features is considered. Hierarchical clusters such as rectangles, closed regions and integrated areas are objects of investigation. By hierarchically constructed fragments, the 4-D pattern structure features are formulated. To reduce the clustering algorithm complexity, the scanning area approach is proposed. The results of pattern analysis and classification by structure features for some images are presented.

机译：考虑了一种通过聚类，模式分析和结构特征分类的视觉图像分解方法。诸如矩形，封闭区域和集成区域之类的层次聚类是研究的对象。通过分层构造的片段，可以形成4-D图案结构特征。为了降低聚类算法的复杂度，提出了一种扫描区域方法。给出了一些图像的图案分析和按结构特征分类的结果。

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来源
《Pattern Analysis and Applications》 |2013年第2期|201-211|共11页
作者
Roman Melnyk; Ruslan Tushnytskyy;
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作者单位

Computer Sciences and Information Technologies Institute, Lviv Polytechnic National University, S.Bandery Str 12, Lviv 79013, Ukraine;

Computer Sciences and Information Technologies Institute, Lviv Polytechnic National University, S.Bandery Str 12, Lviv 79013, Ukraine;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
visual pattern; clustering; hierarchical tree; rolling-up algorithm; scanning area; rectangle; closed region; integrated area; 4d structural features; classification; indexing and retrieval;

机译：视觉模式集群层次树汇总算法;扫描区域长方形;封闭区域综合区域;4d结构特点;分类;索引和检索;

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