MAJTNER, Tomáš a David SVOBODA. Texture Analysis Using 3D Gabor Features and 3D MPEG-7 Edge Histogram Descriptor in Fluorescence Microscopy. Online. In 4th International Conference on 3D Imaging (IC3D). Los Alamitos, California: IEEE Computer Society, 2014, s. 1-7. ISBN 978-1-4799-8023-9. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/IC3D.2014.7032576.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Texture Analysis Using 3D Gabor Features and 3D MPEG-7 Edge Histogram Descriptor in Fluorescence Microscopy
Autoři MAJTNER, Tomáš (703 Slovensko, domácí) a David SVOBODA (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Los Alamitos, California, 4th International Conference on 3D Imaging (IC3D), od s. 1-7, 7 s. 2014.
Nakladatel IEEE Computer Society
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/14:00074031
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4799-8023-9
Doi http://dx.doi.org/10.1109/IC3D.2014.7032576
UT WoS 000380557000005
Klíčová slova anglicky 3D images; Edge Histogram Descriptor; Gabor filters; fluorescence microscopy
Štítky cbia-web
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Ing. Bc. Tomáš Majtner, Ph.D., učo 172786. Změněno: 6. 3. 2015 15:45.
Anotace
The pattern recognition with focus on texture and shape analysis is still very hot topic, especially in biomedical image processing. In this article, we introduce 3D extension of well-known approaches for this particular area. We focus on the collection of MPEG-7 image descriptors, specifically on Edge Histogram Descriptor (EHD) and Gabor features, which are core of Homogeneous Texture Descriptor (HTD). The proposed extensions are evaluated on the dataset consisting of three classes of 3D volumetric biomedical images. Two different classifiers, namely $k$-NN and Multi-Class SVM, are used to evaluate the proposed algorithms. According to the presented tests, proposed 3D extensions clearly outperforms their 2D equivalents in the classification tasks.
Návaznosti
GA14-22461S, projekt VaVNázev: Vývoj a studium metod pro kvantifikaci živých buněk (Akronym: Live Cell Quantification)
Investor: Grantová agentura ČR, Development and Study of Methods for Live Cell Quantification
MUNI/A/0855/2013, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace III. (Akronym: FI MAV III.)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace III., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 17:21