Abstract-I en innehållsbaserad bild klassificering system, målbilder sorteras efter funktion likheter med avseende på frågan (CBIR). I detta dokument föreslår vi att vi använder ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar avstånd tangent, k-means algoritm och Bayesian nätverk för bildklassificering. För det första använder vi tekniken tangentavstånd för att beräkna flera tangentrymder som representerar samma bild. Målet är att minska felet i klassificeringsfasen. För det andra skär vi bilden i ett helt block. För varje block beräknar vi en vektor av deskriptorer. Sedan använder vi K-medel för att samla lågnivåfunktioner inklusive färg- och texturinformation för att bygga en vektor av etiketter för varje bild. Slutligen tillämpar vi fem varianter av Bayesian nätverk klassificerare (Naïve Bayes, Global Tree Augmented Naïve Bayes (GTAN), Global Forest Augmented Naïve Bayes (GFAN), Tree Augmented Naïve Bayes för varje klass (TAN) och Forest Augmented Naïve Bayes för varje klass (FAN) för att klassificera bilden av ansikten med hjälp av vektorn av etiketter. För att kunna validera genomförbarheten och effektivt jämför vi resultaten från GFAN med FAN och med de andra klassificeringarna (NB, GTAN, TAN). Resultaten visar att FAN överträffar GFAN, NB, GTAN och TAN i den övergripande klassificeringsnoggrannheten.
Khlifia Jayech och Mohamed Ali Mahjoub föreslår att använda ny metod som kombinerar avstånd tangent, k-means algoritm och Bayesian nätverk för bildklassificering i REF.
Clustering and Bayesian network for image of faces classification
{'venue': '(IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Special Issue on Image processing and Analysis, pp 35-44 May 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}