Abstrakt. Bra funktionsdesign är viktigt för att uppnå effektiv bildklassificering. I detta dokument presenteras en ny design med två huvudbidrag. För det första föreslår vi att bilderna omvandlas med inlärningsbaserade filter för att få mer representativa funktionsdeskriptorer. För det andra föreslår vi att man omvandlar de beräknade deskriptorerna med en annan uppsättning inlärningsbaserade filter för att ytterligare förbättra klassificeringsnoggrannheten. På detta sätt, medan generiska funktionsdeskriptorer används, är data-adaptiv information integrerad i funktionen extraktionsprocessen baserat på optimeringsmålet att öka den diskriminerande kraften hos funktionsdeskriptorer. Funktionsdesignen är tillämplig på olika applikationsområden, och utvärderas både på lungvävnad klassificering i högupplösta datortomografi (HRCT) bilder och apoptos detektion i time-lapse fas kontrastmikroskopi bildsekvenser. Båda experimenten visar lovande resultatförbättringar jämfört med den senaste tekniken.
Song REF omvandlar bilderna med inlärningsbaserade filter för att få mer representativa funktionsdeskriptorer.
Discriminative Data Transform for Image Feature Extraction and Classification
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}