— There are many applications in im

— There are many applications in image analysis where
it is important to detect accurately patterns that include color
and texture, e.g., plastic or concrete traffic barriers. This paper
proposes a new method and extends a general machine vision
approach for on-line pattern detection using color and textural
information. Our proposed method includes the following steps:
division of each image into sub-images, use of the Haralick and
Binary Quaternion-Moment-Preserving methods to extract
texture and color features, support vector machines for
classification, and a post processing stage using clustering. The
method was tested in two databases. The first one with three
pattern types and the results yielded a detection rate of 96.4%
with 14 false positives. The second database has nine pattern
types and the results yielded a detection rate of 98.4% with 9
false positives. The results were compared advantageously with
Haralick and BQMP methods separately.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่งมีโปรแกรมประยุกต์จำนวนมากในการวิเคราะห์ภาพที่
สิ่งสำคัญคือต้องตรวจรูปแบบที่มีสีถูกต้อง
และ เนื้อ เช่น จราจรพลาสติก หรือคอนกรีตอุปสรรค กระดาษนี้
เสนอวิธีใหม่ และขยายวิสัยทัศน์เครื่องทั่วไป
วิธีตรวจแบบง่ายดายโดยใช้สี และ textural
ข้อมูล วิธีการนำเสนอของเราประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
ส่วนของแต่ละภาพเป็นภาพย่อย Haralick ใช้ และ
ไบนารีควอเทอร์เนียนช่วงเวลารักษาวิธีแยก
ลักษณะพื้นผิวและสี สนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์สำหรับ
จัดประเภท และขั้นการประมวลผลลงโดยใช้คลัสเตอร์ ใน
วิธีทดสอบในฐานสอง หนึ่งกับสาม
ชนิดรูปแบบและผลลัพธ์ให้ผลอัตราการตรวจจับของ 96.4%
กับ 14 การทำงานผิดพลาดไม่ ฐานข้อมูลที่สองมีรูปเก้า
ชนิดและผลผลอัตราการตรวจจับของ 98.4% กับ 9
ทำงานผิดพลาดไม่ ผลลัพธ์ได้เทียบเชิญด้วย
Haralick และ BQMP วิธีการแยกต่างหาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- มีหลายโปรแกรมในการวิเคราะห์ที่เป็นสิ่งสำคัญที่จะตรวจสอบถูกต้อง

และพื้นผิวลวดลายที่มีสี เช่น ภาพ , พลาสติกหรือคอนกรีตกั้นการจราจร
บทความนี้เสนอวิธีการใหม่และขยายแนวทางวิสัยทัศน์
เครื่องทั่วไปสำหรับรูปแบบการตรวจสอบแบบออนไลน์โดยใช้สีและข้อมูลเนื้อ

เราเสนอวิธีการประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้ :
ส่วนของภาพแต่ละภาพเป็นภาพย่อย ใช้ของ haralick
เวลาไบนารีและอัลเทอร์เนทีฟรักษาวิธีการสกัด
คุณสมบัติพื้นผิวและสี สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักร
การจำแนกและการโพสต์ขั้นตอนการประมวลผลโดยใช้การจัดกลุ่ม .
วิธีการทดสอบในฐานข้อมูล 2 . ครั้งแรกกับรูปแบบ 3
ชนิด และผลจากการตรวจสอบคะแนนของ CYP %
14 แจ้งเท็จฐานข้อมูลที่สองมีเก้าแบบแผน
ชนิดและผลจากการตรวจสอบคะแนนของ 98.4 % 9
บวกเท็จ . เปรียบเทียบและ bqmp advantageously ด้วย
haralick วิธีการแยก