![](/images/graphics-bg.png)
Evaluation of image segmentation by kohonen neural network and k-mean cluster algorithm
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 45، العدد 1 (31 ديسمبر/كانون الأول 2004)، ص ص. 209-212، 4ص.
الناشر
تاريخ النشر
2004-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
4
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The present paper deals with image segmentation using Kohonen neural network and K-mean cluster approaches.
Image segmentation of the first technique has been implemented by using a single layer neural network trained by self-organization Kohonen competitive algorithm to produce a set of equiprobable weight vector.
These teehniques have been applied for three original images.
Kohonen approach gives better results with respect to K-mean cluster algorithm.
The reason for this enhanced result is that connectivity property between neighbouring in؛ the image is taken into consideration while its being neglected using k-means algorithm.
The connectivity property between neighbouring pixels is an important concept used in establishing boundaries of objects and components of regions in an image.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ali, Nada Husayn Muhammad. 2004. Evaluation of image segmentation by kohonen neural network and k-mean cluster algorithm. Iraqi Journal of Science،Vol. 45, no. 1, pp.209-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-596216
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ali, Nada Husayn Muhammad. Evaluation of image segmentation by kohonen neural network and k-mean cluster algorithm. Iraqi Journal of Science Vol. 45, no. 1 (2004), pp.209-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-596216
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ali, Nada Husayn Muhammad. Evaluation of image segmentation by kohonen neural network and k-mean cluster algorithm. Iraqi Journal of Science. 2004. Vol. 45, no. 1, pp.209-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-596216
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 212
رقم السجل
BIM-596216
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)