Abstract-I ramen för textur bild hämtning, en ny familj av stokastiska multivariat modellering föreslås baserat på Gaussian Copula och våget dekompositioner. Vi utnyttjar copulans paradigm, vilket gör det möjligt att separera beroendestrukturen från marginellt beteende. Vi introducerar två nya multivariata modeller med hjälp av, respektive generaliserade Gaussian och Weibull densiteter. Dessa modeller fångar både subband marginella fördelningar och korrelationen mellan våget koefficienter. Vi härleder, som en likhetsmått, en sluten form uttryck av Jeffrey skillnaden mellan Gaussian copula-baserade multivariat modeller. Experimentella resultat från välkända databaser visar på betydande förbättringar i hämtningsfrekvensen med den föreslagna metoden jämfört med de mest kända moderna metoderna.
I litteraturen använder REF Lasmar och Berthoumieu Gaussian copula för att passa våget koefficienter och de härledde en sluten form Kullback-Leibler Divergence (KLD) som likhetsmått mellan Gaussian copula.
Gaussian Copula Multivariate Modeling for Texture Image Retrieval Using Wavelet Transforms
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}