Inspirerad av teorier om högre lokal ordning autokorrelering (HLAC), presenterar detta dokument en enkel, ny, men ändå mycket kraftfull strategi för träigenkänning. Metoden är lämplig för trädatabastillämpningar, som är av stor betydelse inom trärelaterade industrier och förvaltningar. Vid funktionen extraktion skede, en uppsättning funktioner extraheras från Mask Matching Image (MMI). MMI-funktionerna bevarar den maskliknande information som samlats in från HLAC-metoderna. Strukturinformationen i bilden kan sedan noggrant extraheras från de statistiska och geometriska egenskaperna. I synnerhet uppnås rikare information och ökad diskriminativ kraft genom längden histogram, ett nytt histogram som förkroppsligar bredd och höjd histogram. Den föreslagna metodens prestanda jämförs med de senaste HLAC-metoderna med hjälp av datauppsättningen för trästereogram ZAFU WS 24. Genom att utföra omfattande experiment på ZAFU WS 24 visar vi att vår strategi avsevärt förbättrar klassificeringsnoggrannheten.
Metoden som representeras i REF baseras på tillämpning av en längdhistogram som förkroppsligar bredden och höjden på den grå nivåns texturhistogram och ger en maximal igenkänningsnoggrannhet på 86,6%.
Wood Recognition Using Image Texture Features
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}