![](/images/graphics-bg.png)
Completed Local Ternary Pattern for Rotation Invariant Texture Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Despite the fact that the two texture descriptors, the completed modeling of Local Binary Pattern (CLBP) and the Completed Local Binary Count (CLBC), have achieved a remarkable accuracy for invariant rotation texture classification, they inherit some Local Binary Pattern (LBP) drawbacks.
The LBP is sensitive to noise, and different patterns of LBP may be classified into the same class that reduces its discriminating property.
Although, the Local Ternary Pattern (LTP) is proposed to be more robust to noise than LBP, however, the latter’s weakness may appear with the LTP as well as with LBP.
In this paper, a novel completed modeling of the Local Ternary Pattern (LTP) operator is proposed to overcome both LBP drawbacks, and an associated completed Local Ternary Pattern (CLTP) scheme is developed for rotation invariant texture classification.
The experimental results using four different texture databases show that the proposed CLTP achieved an impressive classification accuracy as compared to the CLBP and CLBC descriptors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rassem, Taha H.& Khoo, Bee Ee. 2014. Completed Local Ternary Pattern for Rotation Invariant Texture Classification. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049371
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rassem, Taha H.& Khoo, Bee Ee. Completed Local Ternary Pattern for Rotation Invariant Texture Classification. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049371
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rassem, Taha H.& Khoo, Bee Ee. Completed Local Ternary Pattern for Rotation Invariant Texture Classification. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049371
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049371
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)