About: RSurf Texture Descriptor     Goto   Sponge   Distinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
rdfs:seeAlso
Description
  • In biomedical image analysis, object description and classification tasks are very common. Our work relates to the problem of classification of Human Epithelial (HEp-2) cells. Since the crucial part of each classification process is the feature extraction and selection, much attention should be concentrated to the development of proper image descriptors. In this article, we introduce a new efficient texture-based image descriptor for HEp-2 images. We compare proposed descriptor with LBP, Haralick features (GLCM statistics) and Tamura features using the public MIVIA HEp-2 Images Dataset. Our descriptor outperforms all previously mentioned approaches and the kNN classifier based solely on the proposed descriptor achieve the accuracy as high as 91.1%.
  • In biomedical image analysis, object description and classification tasks are very common. Our work relates to the problem of classification of Human Epithelial (HEp-2) cells. Since the crucial part of each classification process is the feature extraction and selection, much attention should be concentrated to the development of proper image descriptors. In this article, we introduce a new efficient texture-based image descriptor for HEp-2 images. We compare proposed descriptor with LBP, Haralick features (GLCM statistics) and Tamura features using the public MIVIA HEp-2 Images Dataset. Our descriptor outperforms all previously mentioned approaches and the kNN classifier based solely on the proposed descriptor achieve the accuracy as high as 91.1%. (en)
Title
  • RSurf Texture Descriptor
  • RSurf Texture Descriptor (en)
skos:prefLabel
  • RSurf Texture Descriptor
  • RSurf Texture Descriptor (en)
skos:notation
  • RIV/00216224:14330/14:00074012!RIV15-GA0-14330___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(GBP302/12/G157)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...onomickeParametry
  • Tento software predstavuje jednu z popredných aplikácii pre rozpoznávanie HEp-2 buniek a adresuje tým oblasť automatického vyhodnocovania klinických testov pacientov, ktorý trpia napr. nejakou formou autoimúnnych ochorení. Software má pomáhať expertom v oblasti autoimúnnej medicíny pri vyhodnocovaní pacientových vzorkov. V súčastnosti je vyhodnocovanie založené na manuálnom spracovaní expertom, čo je pomalý, drahý a velmi subjektívny proces. Automatické nástroje, akým je aj tento software pre analýzu textúry, majú za úlohu zrýchliť, zpresniť a hlavne zlacniť tento proces. Článok popisujúci tento software bol predstavený na prestížnej konferencii ICPR 2014 vo Švédsku, kde sa stretol s pozitívnym ohlasom a niekoľko výskumných skupín prejavilo záujem o jeho vyskúšanie. Zdrojový kód a dokumentácia boli spracované v anglickom jazyku, čo umožňuje využitie software aj zahraničnými expertmi.
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 43535
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216224:14330/14:00074012
http://linked.open...terniIdentifikace
  • RSurf
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • image descriptor; Pattern recognition; RSurf; HEp-2 cells (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [B7A01FAB846B]
http://linked.open.../licencniPoplatek
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...echnickeParametry
  • Software pre výpis vlastností textúry snímku, ktoré je možné použiť pre rozpoznanie a následnú klasifikáciu vstupného obrázku. Program bol vyvinutý pre spracovanie obrázkov HEp-2 buniek nasnímaných fluorescenčným mikroskopom ale obecne je možné ho použiť pre ľubovolný vstup. Implementácia je realizovaná v jazyku C++. Zodpovedné osoby: Tomáš Majtner <majtner@ics.muni.cz> a Roman Stoklasa <rstoki@seznam.cz> Adresa: Fakulta informatiky Masarykovy univerzity, Botanická 68a, 602 00 Brno.
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Svoboda, David
  • Stoklasa, Roman
  • Majtner, Tomáš
http://linked.open...avai/riv/vlastnik
http://linked.open...itiJinymSubjektem
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 14330
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 112 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software