Co Occurence Matrix(공동 발생 매트릭스)란 무엇입니까?
Co Occurence Matrix 공동 발생 매트릭스 - The proposed system uses combination of optic Disc localization, optic nerve head region segmentation, color space conversion, color channel selection, extracts gray level co-occurence matrix, histogram and statistical features of 29 color channels, feature relevance analysis and disease classification process. [1] Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) as features exctraction and K Nearest Neighbour (KNN) as a classifier show the good performance to recognize of an ancient script. [2] Klasifikasi citra daun ini berdasarkan fitur canny edge detection dan fitur GrayLevel Co-occurence Matrix (GLCM) dengan menggunakan metode klasifikasi kNearest Neighbor (kNN). [3] Setelah itu dilakukan analisis tekstur menggunakan GLCM (Grey Level Co-occurence Matrix) dan dilanjutkan dengan pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma C4. [4]제안된 시스템은 시신경 디스크 위치 파악, 시신경 머리 영역 분할, 색 공간 변환, 색 채널 선택의 조합을 사용하고 그레이 레벨 동시 발생 행렬, 히스토그램 및 29개 색 채널의 통계적 특징, 특징 관련성 분석 및 질병 분류 프로세스를 추출합니다. [1] 특징 추출인 GLCM(Gray Level Co-occurence Matrix)과 분류기인 KNN(K Nearest Neighbor)은 고대 문자를 인식하는 좋은 성능을 보여줍니다. [2] 이 잎 이미지 분류는 kNN(kNearest Neighbor) 분류 방법을 사용하는 캐니 에지 감지 기능과 GLCM(GrayLevel Co-occurence Matrix) 기능을 기반으로 합니다. [3] 이후 GLCM(Grey Level Co-occurence Matrix)을 사용하여 텍스처 분석을 수행하고 C4 알고리즘을 사용하여 분류 모델링을 계속했습니다. [4]