Fusion of Gabor and co-occurrence texture features for document image regions classification
محل انتشار: دومین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 756
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FJCFIS02_066
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
چکیده مقاله:
In this work we examine two categories of texture features and several classifiers for document image regions classification. We propose a reliablefeature vector using both Gabor and Co-occurrence texture features which is appropriate for Bayesian classifier. The proposed feature vector is evaluatedover a data base which contains 1000 text regions and 1200 non-text regions. Using Bayesian classifier we obtain true positive=98% and false positive=1.8% for the test set.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. valizadeh
Department of Electrical Engineering, tarbiat modares university,Tehran, Iran