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A Novel Image Segmentation Combined Color Recognition Algorithm through Boundary Detection and Deep Neural Network

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJMUE) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.11 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.331-342
  • 저자
    Yu Liu, Jie Yang, Benzhen Guo, Jingjing Yang, Xiao Zhang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A268461

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원문정보

초록

영어
With the fast development of industry and computer science technology, the image color recognition has been a hot topic. The prior research focus more on sensor and hardware based approaches which are not intelligent or convenient. In this paper, we present a novel image segmentation combined color recognition algorithm through boundary detection and deep neural network. The deep learning algorithm can largely increase the accuracy of classification whereas cut down the processing time consumed, we adopt the deep neural network and support vector machine to extract image features both in RGB and YUV color spaces. Boundary detection in sudden change, by contrast, is more global in nature, such as texture, so need to integrate the whole information of the image. Under the guidance, we modify the current segmentation methods with boundary detection technique to serve as the pre-processing step before classifying colors. Experimental results on synthetic and real images show that the new algorithm is effective and efficient, and is relatively independent of this type of noise. Further analysis is also conducted in the final section.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. The Color Image Segmentation
  2.1. The Color Space Model
  2.2. The Color Model Based Image Segmentation
 3. Deep Neural Network Based Boundary Detection
  3.1. Unsupervised Feature Learning for Detection
  3.2. The Supervised Prediction
 4. Color Recognition with Segmentation and Boundary Detection Prior
  4.1. The Feature Extraction Algorithm
  4.2. The Combined Color Recognition and Classification Algorithm
 5. Experimental Analysis
  5.1. The Simulation Set-up and Environment
  5.2. The Experiment for the Segmentation Part
  5.3. The Experiment for the Color Recognition Part
 6. Conclusion and Summary
 References

키워드

Color Recognition Image Segmentation Deep Neural Network (DNN) Boundary Detection Algorithm Information Retrieve and Classification

저자

  • Yu Liu [ Hebei North University, Zhangjiakou, Hebei 075000, China ]
  • Jie Yang [ Hebei North University, Zhangjiakou, Hebei 075000, China ]
  • Benzhen Guo [ Hebei North University, Zhangjiakou, Hebei 075000, China ]
  • Jingjing Yang [ Hebei North University, Zhangjiakou, Hebei 075000, China ]
  • Xiao Zhang [ Hebei North University, Zhangjiakou, Hebei 075000, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1975-0080
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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