標題: 應用模糊分類法則於景物分析
USING FUZZY CLASSIFIER FOR SCENE ANALYSIS
作者: 李聖恩
LEE, SHENG-EN
張志永
JYH-YEONG CHANG
電控工程研究所
關鍵字: 模糊;影像;分類;最近點群域法;知識庫;模糊假若法則;FUZZY;IMAGE;CLASSIFY;K-NN ALGORITHM;KNOWLEDGE BASE;FUZZY IF-THEN RULE
公開日期: 1995
摘要: 本論文探討如何應用模糊分類法則(fuzzy classifing method)於真實影 像的景物分析。吾人所提出的分類系統包括兩個階段完成:第一個階段為 模糊規則推論分類法?fuzzy rule-based classifier),第二個階段為模 糊K最近點群域分類法(fuzzy k-nearest neighbor︷lassifier)。模糊規 則推論分類法利用一些已建好的知識庫(knowledge base) 及模糊假若法 則 (fuzzy if-then rules),對輸入影像做初步的分類。其次,吾人提出 模糊K最近點群域分類法對每一個像素及其鄰域之關係建構一個歸屬函數( membership function),計算其鄰域中每一像素之歸屬值以作為分類的基 準。最後,經由對一些真實影像的模擬,其結果可證明我們所提出的模糊 分類法分析景物的效果。
URI: http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT840327057
http://hdl.handle.net/11536/60316
顯示於類別:畢業論文