| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/14:00074031 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Texture Analysis Using 3D Gabor Features and 3D MPEG-7 Edge Histogram Descriptor in Fluorescence Microscopy |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | J - Průmysl |
|---|
| Obor | JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace |
|---|
| Rok uplatnění | 2014 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 2 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 2 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 2 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Tomáš Majtner (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6909779)
David Svoboda (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6056229) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | 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 collectionof 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. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | 3D images; Edge Histogram Descriptor; Gabor filters; fluorescence microscopy |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.1109/IC3D.2014.7032576 |
|---|