Den senaste tidens utveckling av tekniken har ökat komplexiteten i bildinnehållet och efterfrågan på bildklassificering blir allt viktigare. Digitala bilder spelar en viktig roll inom många tillämpade områden såsom fjärranalys, scenanalys, sjukvård, textilindustri och brottsutredningar. Utdrag och bildrepresentation anses vara ett viktigt steg i scenanalysen eftersom det påverkar bildklassificeringens prestanda. Automatisk klassificering av bilder är ett öppet forskningsproblem för bildanalys och mönsterigenkänningsapplikationer. Modellen Bag-of-Features (BoF) används ofta för att lösa bildklassificering, objektigenkänning och andra datorseende-baserade problem. I BoF-modellen innehåller den slutliga vektorrepresentationen av en bild ingen information om samtidig förekomst av funktioner i 2D-avbildningsutrymmet. Detta betraktas som en begränsning, eftersom det rumsliga arrangemanget mellan visuella ord i bildrymden innehåller information som är till nytta för bildrepresentation och inlärning av klassificeringsmodell. För att hantera detta har forskare föreslagit olika bildrepresentationer. Bland dessa betraktas uppdelningen av bildrymden i olika geometriska delregioner för extraktion av histogram för BoF-modellen som ett anmärkningsvärt bidrag för extraktion av rumsliga ledtrådar. Med detta i sikte, syftar vi till att utforska en Hybrid Geometric Spatial Image Representation (HGSIR) som bygger på kombinationen av histogram som beräknas över rektangulära, triangulära och cirkulära regioner av bilden. Fem standardbilddatauppsättningar används för att utvärdera den föreslagna forskningens resultat. Den kvantitativa analysen visar att den föreslagna forskningen överträffar den senaste forskningen när det gäller klassificeringsnoggrannhet.
I REF föreslår författarna ett tillvägagångssätt, Hybrid Geometric Spatial Image Representation (HGSIR), som innehåller en blandning av histogram beräknade på rektangulära, triangulära och cirkulära regioner av varje bild.
A Hybrid Geometric Spatial Image Representation for scene classification
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}