Abstract-Early upptäckt av hudcancer har potential att minska dödlighet och morbiditet. I detta papper presenteras två hybridtekniker för klassificering av hudbilder för att förutsäga om det finns. De föreslagna hybridteknikerna består av tre steg, nämligen utvinning, dimensionsminskning och klassificering. I det första steget har vi fått de funktioner som är relaterade till bilder med hjälp av diskret våget transformation. I det andra steget har egenskaperna hos hudbilder reducerats med hjälp av principkomponentanalys till de mer väsentliga egenskaperna. I klassificeringsstadiet har två klassificeringsgrunder som bygger på övervakad maskininlärning utvecklats. Den första klassificering baserad på feed forward back-propagation artificiella neurala nätverk och den andra klassifier baserad på k-nearest granne. Klassificeringarna har använts för att klassificera försökspersoner som normala eller onormala hudcancerbilder. En klassificering med en framgång på 95 % och 97,5 % har erhållits av de två föreslagna klassificeringarna respektive. Detta resultat visar att de föreslagna hybridteknikerna är robusta och effektiva.
I dokument REF föreslogs flödet: extrahering, dimensionsminskning och klassificering för att diskriminera hudlesioner i "normala" och "onormala" hudcancerklasser.
AUTOMATIC SKIN CANCER IMAGES CLASSIFICATION
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}