In this work, we investigate the ef

In this work, we investigate the effect of texture features for the classification of flower
images. A flower image is segmented by eliminating the background using a thresholdbased
method. The texture features, namely the color texture moments, gray-level
co-occurrence matrix, and Gabor responses, are extracted, and combinations of these three
are considered in the classification of flowers. In this work, a probabilistic neural network
is used as a classifier.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในงานนี้ เราตรวจสอบผลของพื้นผิวสำหรับการจัดประเภทของดอกไม้ภาพ รูปดอกไม้จะถูกแบ่งเป็นช่วง โดยการกำจัดพื้นหลังที่ใช้เป็น thresholdbasedวิธีการ สีเทาลักษณะพื้นผิว ได้แก่สีเนื้อช่วง ระดับเกิดร่วมเมตริกซ์ และการตอบสนองกาบอร์ ที่สกัด และชุดของสามเหล่านี้จะพิจารณาในการจัดประเภทของดอกไม้ ในงานนี้ เครือข่ายประสาท probabilisticใช้เป็นแบบ classifier

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้เราจะตรวจสอบผลกระทบของคุณสมบัติพื้นผิวสำหรับการจำแนกประเภทของดอกไม้
ภาพ ภาพดอกไม้จะแบ่งโดยการกำจัดพื้นหลังใช้ thresholdbased
วิธี คุณสมบัติเนื้อคือช่วงเวลาที่เนื้อสีเทาระดับ
เมทริกซ์ร่วมการเกิดและการตอบสนอง Gabor จะสกัดและการรวมกันของทั้งสาม
ได้รับการพิจารณาในการจำแนกประเภทของดอกไม้ ในงานนี้น่าจะเป็นเครือข่ายประสาท
จะถูกใช้เป็นลักษณนาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานวิจัยนี้ศึกษาผลของลักษณะพื้นผิวในการจำแนกภาพดอกไม้

ดอกไม้ภาพพื้นหลังแบ่งตามการใช้ thresholdbased
วิธี ลักษณะคุณสมบัติ คือ สี พื้นผิว ช่วงเวลา เทา
การระดับเมตริกซ์ กาบอร์ ตอบสนอง จะถูกแยกและการรวมกันของทั้งสาม
ถือว่าในประเภทของดอกไม้ในงานนี้มีความน่าจะเป็น
เครือข่ายประสาท ใช้เป็นลักษณนาม