Syftet med detta papper är tvåfaldigt: att definiera Gaussiska blandningsmodeller (GMMs) av färgade textur på flera funktionsytor och att jämföra prestanda av dessa modeller i olika klassificeringsuppgifter, både med varandra och med andra modeller populära i litteraturen. Vi konstruerar GMMs över en mängd olika färger och textur funktioner utrymmen, med en vy till hämtning av texturerade färgbilder från databaser. Vi jämför övervakade klassificeringsresultat för olika val av färg och textur funktioner med hjälp av Vistex databas, och utforska den bästa uppsättningen funktioner och den bästa GMM konfiguration för denna uppgift. Dessutom introducerar vi flera metoder för att kombinera informationen "färg" och "struktur" för att förbättra klassificeringsprestandan. Vi tillämpar sedan de resulterande modellerna för klassificering av texturdatabaser och för klassificering av konstgjorda och naturliga områden i flygbilder. Vi jämför GMM-modellen med andra modeller i litteraturen och visar en övergripande förbättring av prestandan.
I REF MMGM används för att modellera över en mängd olika färger och textur funktioner utrymmen, med en vy till hämtning av texturerade färgbilder från databaser.
A study of Gaussian mixture models of color and texture features for image classification and segmentation
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}