Classification of images using decision tree
Other Title(s)
تصنيف الصور باستخدام شجرة القرار
Joint Authors
Jabbar, Imad K.
Kilain, Mayada Jabbar
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 31, Issue 6 (30 Apr. 2013), pp.728-739, 12 p.
Publisher
Publication Date
2013-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Topics
Abstract AR
في هذا البحث, النظام المقترح مبني على أساس تصنيف الخصائص النسيجية للصور التي تحوي على كائنات متعددة باستخدام شجرة القرار بخوارزمية (ID3).
في النظام المقترح استخدمنا (Segment tile base) لتخلص من التأثير الكتلي و استخدمنا (wavelet haar LL) لتقليل حجم الصورة بدون فقدان أي معلومات مهمة.
إن الخصائص النسيجية للصورة مثل (العشوائية, التجانس, القوة, لحظة اختلاف الانعكاس, التناقش, المعدل) استخلصت من الصورة لبناء قاعدة بيانات صفات الصورة.
إن جميع الخصائص النسيجية التي تم استخلاصها من الصورة أثناء عملية التدريب تم تحويلها إلى رموز في قاعدة بيانات لاستخدامها في بناء شجرة القرار لتصنيف الصور و ذلك بالاعتماد على مجموعة قوانين التي تم بناءها باستخدام ID3.
إن الخوارزمية المقترحة تم تجربتها على مجموعة صور اختباريه تصل إلى 375 صورة لخمسة أصناف و باستخدام مقاييس الدقة, كانت نتائج الاختبار 88 % من صور الاختبار صنفت بشكل صحيح.
Abstract EN
In this paper, the proposed system is based on texture features classification for multi object images by using decision tree (ID3) algorithm.
The proposed system uses image segment tile base to reduce the block effect and uses (low low) Wavelet Haar to reduce image size without loss of any important information.
The image texture features like (Entropy, Homogeneity, Energy, Inverse Different Moment (IDM), Contrast and Mean) are extracted from image to build database features.
All the texture features extracted from the training images are coded into database features code.
ID3 algorithm uses database features code for classification of images into different classes.
Splitting rules for growing ID3 algorithm are Entropy, Information Gain used to build database rules, which depend on if then format.
The proposed algorithm is experimented on to test image database with 375 images for 5 classes and uses accuracy measure.
In the experimental tests 88 % of the images are correctly classified and the design of the proposed system in general is enough to allow other classes and extension of the set of classification classes.
American Psychological Association (APA)
Jabbar, Imad K.& Kilain, Mayada Jabbar. 2013. Classification of images using decision tree. Engineering and Technology Journal،Vol. 31, no. 6, pp.728-739.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-345771
Modern Language Association (MLA)
Jabbar, Imad K.& Kilain, Mayada Jabbar. Classification of images using decision tree. Engineering and Technology Journal Vol. 31, no. 6 A (2013), pp.728-739.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-345771
American Medical Association (AMA)
Jabbar, Imad K.& Kilain, Mayada Jabbar. Classification of images using decision tree. Engineering and Technology Journal. 2013. Vol. 31, no. 6, pp.728-739.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-345771
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 738-739
Record ID
BIM-345771