کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10997989 | 1364327 | 2016 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Evolutionary multi-objective visual cortex for object classification in natural images
ترجمه فارسی عنوان
قشر دیدی چند هدفه تکاملی برای دسته بندی شی در تصاویر طبیعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
قشر مصنوعی بصری، طبقه بندی شی، تشخیص شی، برنامه ریزی مغز چند هدفه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
In recent years computer vision systems have used the human visual system as inspiration for solving different tasks such as object detection and classification. Computational models as the artificial visual cortex (AVC) have shown promising results in solving such problems. Thus, this paper proposes a new methodology for creating an image descriptor vector for classification, and at the same time, finding the objects' location within the image. Also, this work implements the brain programming paradigm from a multi-objective perspective in order to improve the performance in the object classification task. This methodology is implemented for training the proposed model in order to classify the images from the GRAZ-01 and GRAZ-02 databases. The solutions found in this research match, and in some cases outperform, other techniques of the state-of-the-art for classifying the aforementioned databases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Science - Volume 17, Part 1, November 2016, Pages 216-233
Journal: Journal of Computational Science - Volume 17, Part 1, November 2016, Pages 216-233
نویسندگان
Daniel E. Hernández, Eddie Clemente, Gustavo Olague, José L. Briseño,