Image clustering based on artificial intelligence techniques
Author
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 11, Issue 1 (31 Mar. 2014), pp.99-112, 14 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2014-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
العنقدة تستخدم بشكل واسع في تحلل البيانات و تمييز الأنماط و التصنيف.
أهداف تحلل العنقود هو تصنيف الأشياء طبقا للتشابه فيما بينها، و تنظيم البيانات على شكل مجاميع.
هناك خوارزميات عدة لعنقدة مجاميع البيانات الكبيرة أو سيل من مجاميع البيانات، أهدافها تنظيم مجاميع البيانات في عناقيد، و عناصر البيانات هذه الموجودة في العنقود الواحد تشبه بعضها البعض الآخر و تختلف عن عناصر البيانات في عناقيد أخرى.
لقد تم اخذ الفائدة لقابليات التصنيف للتقنيات الذكائية الاصطناعية لتصنيف مجموعة بيانات الصور إلى عدد من العناقيد.
فقد تم تطبيق خوارزمية العنقدة المضببة G-G و خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية ABC و شبكة دالة القاعدة الشعاعية RBF و يعد ذلك تم دمج خوارزمية G-G مع شبكة RBF لتنتج شبكة دالة القاعدة الشعاعية المضببة.
تصنف مجموعة بيانات الصور إلى عدد من العناقيد أو الأصناف، حيث كل عنقود يحوي على مجموعة بيانات متشابه في نقس العنقود و غير متشابه مع العناقيد الأخرى، تم حساب نسبة التصنيف و نسبة الخطأ لهذه البيانات.
و أخيرا تم مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها بعد تطبيق هذه الخوارزميات على مجموعة بيانات الصور.
FRBF هي أفضل من الطرق الثلاثة الأخرى التي تم تطبيقها في هذا البحث و هي RBF, G-G, ABC,، و ذلك لان FRBF حصلت على أعلى نسبة تصنيف في مرحلة الاختبار و التي تساوي (96.8571) و اقل نسبة خطا و هي (3.1429).
Abstract EN
Clustering has been widely used in data analysis and pattern recognition and classification.
The objective of cluster analysis is the classification of objects according to similarities among them, and organizing of data into groups.
There are several algorithms for clustering large data sets or streaming data sets, Their aims are to organize a collection of data items into clusters.
These such items are more similar to each other within a cluster, and different than they are in the other clusters.
We have take the advantage of classification abilities of Artificial Intelligence Techniques (AITs) to classify images data set into a number of clusters.
The Gath-Geva (GG) fuzzy clustering algorithm, Artificial Bee Colony algorithm(ABC), Radial Basis Function Network(RBF), and then combined Gath-Geva algorithm with (RBF) algorithm to produce Fuzzy RBF (FRBF) method were applied using images data set to classify this data set into a number of clusters (classes).
Each cluster will contain data set with most similarity in the same cluster and most dissimilarity with the different clusters.
We compute the classification rate, and false rate on this data set.
Finally we make comparisons between results obtained after applying these algorithms on this images data set.
The FRBF is better than the other three methods that applied in this research such as G-G, ABC, RBF, because the FRBF was obtained higher classification rate in testing state equal (96.8571) and low false alarm equal(3.1429).
American Psychological Association (APA)
Khalil, Bayda Ibrahim. 2014. Image clustering based on artificial intelligence techniques. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 11, no. 1, pp.99-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376497
Modern Language Association (MLA)
Khalil, Bayda Ibrahim. Image clustering based on artificial intelligence techniques. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 11, no. 1 (2014), pp.99-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376497
American Medical Association (AMA)
Khalil, Bayda Ibrahim. Image clustering based on artificial intelligence techniques. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2014. Vol. 11, no. 1, pp.99-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376497
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 110-112
Record ID
BIM-376497