عنوان المقالة:Features Optimization of Gray Level Co-Occurrence Matrix by Artificial Bee Colony Algorithm for Texture Classification Features Optimization of Gray Level Co-Occurrence Matrix by Artificial Bee Colony Algorithm for Texture Classification
Fthi M A. Albkosh*, Alsadegh S. S. Mohamed*, Ali A. Elrowayati Mamamer M Awinat
المؤلفون بالإنجليزي
Fthi M A. Albkosh*, Alsadegh S. S. Mohamed*, Ali A. Elrowayati Mamamer M Awinat
الملخص العربي
تعتبر مصفوفة التواجد المشترك للمستوى الرمادي ( )GLCMواحدة من أكثر طرق تحليل واستخراج ميزات الصور ذات المحتوى النسيجي شيوًعا. يعتبر الإختيار المناسب للمعلمات في طريقة GLCMمن المشاكل الأساسية في تحسين دقة تصنيف الصور النسيجية. الكثير من الباحثين يعتمد على طريقة التجربة لإختيار أفضل خليط من المعلمات لطريقة استحراج الميزات ،GLCMوالتي تعتبر مرهقة وتستغرق وقتا طويلا. يقترح الباحثون في هذه الورقة طريقة تحسين جديدة لإختيار معلمات GLCMبالإعتماد على خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية ( )ABCلتحسين التصنيف الثنائي للصور ذات الطابع النسيجي. لإختبار الطريقة الجديدة، تم إستخدام 13من الميزات ( )Haralick Features مع الشبكة العصبية متعدد الطبقات ، وبالإعتماد على قاعدة بيانات صور النسيج .UMDأثبتت النتائج نجاح الطريقة المقترحة في إيجاد أفضل خليط من المعاملات لطريقة GLCMوالتي تؤدي إلى أفضل أداء لدقة التصنيف الثنائي لصور النسيج.
الملخص الانجليزي
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) is one of the most popular texture analysis methods. The fundamental issue of GLCM is the suitable selection of input parameters, where many researchers depended on trial and observation approach for selecting the best combination of GLCM parameters to improve the texture classification, which is tedious and time-consuming. This paper proposes a new optimization method for the GLCM parameters using Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) to improve the binary texture classification. For the testing, 13 Haralick features were extracted from the UMD database, which has been used with the multi-layer perceptron neural network classifier. The experimental results proved that, the proposed method has been succeeded to finding the best combination of GLCM parameters that leads to the best binary texture classification accuracy performance.
تاريخ النشر
05/12/2021
الناشر
Journal of Alasmarya University: Basic and Applied Sciences. Special Issue for Forth Conference on Engineering Science and Technology (CEST-2021)
فتحي مفتاح عبدالرزاق البكوش | FTHI M A ALBKOSH | 346