Segmentering är ett grundläggande steg i bildbeskrivningen eller klassifikationen. Under de senaste åren har flera beräkningsmodeller använts för att implementera segmenteringsmetoder men utan att fastställa en enda analytisk lösning. Men de inneboende egenskaperna hos neurala nätverk gör dem till en intressant strategi, trots vissa mått av ineciency. I detta dokument presenteras en klustermetod för bildsegmentering baserad på en modifierad fuzzy-metod för bildsegmentering (ART). Målet med det föreslagna tillvägagångssättet är att hitta en enkel modell som kan använda en prototyp för varje kluster för att undvika komplexa efterbearbetningsfaser. Resultat och jämförelser med andra liknande modeller som presenteras i litteraturen (som självorganiserande kartor och original fuzzy ART) diskuteras också. Kvalitativa och kvantitativa utvärderingar visar att det föreslagna tillvägagångssättet är giltigt.
Cinque m.fl. REF införde en modifierad fuzzy metod för bildsegmentering genom att definiera en enkel modell, som kan till exempel en prototyp för varje kluster.
A clustering fuzzy approach for image segmentation
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}