A Comparison of Fuzzy Clustering Algorithms Applied to Feature Extraction on Vineyard

Correa Farias, Christian; Valero Ubierna, Constantino; Barreiro Elorza, Pilar; Diago Santamaria, Maria Paz y Tardaguila Laso, Javier (2011). A Comparison of Fuzzy Clustering Algorithms Applied to Feature Extraction on Vineyard. En: "The Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence", 6-11 de noviembre de 2011.

Descripción

Título: A Comparison of Fuzzy Clustering Algorithms Applied to Feature Extraction on Vineyard
Autor/es:
  • Correa Farias, Christian
  • Valero Ubierna, Constantino
  • Barreiro Elorza, Pilar
  • Diago Santamaria, Maria Paz
  • Tardaguila Laso, Javier
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: The Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence
Fechas del Evento: 6-11 de noviembre de 2011
Título del Libro: Avances en inteligencia artificial
Fecha: 11 Noviembre 2011
Materias:
Palabras Clave Informales: Image, FCM, Vineyard, Clustering
Escuela: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería Rural [hasta 2014]
Grupo Investigación UPM: LPF-TAGRALIA
Licencias Creative Commons: Ninguna

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Resumen

Image segmentation is a process by which an image is partitioned into regions with similar features. Many approaches have been proposed for color image segmentation, but Fuzzy C-Means has been widely used, because it has a good performance in a large class of images. However, it is not adequate for noisy images and it also takes more time for execution as compared to other method as K-means. For this reason, several methods have been proposed to improve these weaknesses. Method like Possibilistic C-Means, Fuzzy Possibilistic C-Means, Robust Fuzzy Possibilistic C-Means and Fuzzy C-Means with Gustafson-Kessel algorithm. In this paper we perform a comparison of these clustering algorithms applied to feature extraction on vineyard images. Segmented images are evaluated using several quality parameters such as the rate of correctly classied area and runtime

Más información

ID de Registro: 9246
Identificador DC: http://oa.upm.es/9246/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:9246
Depositado por: Investigador en formación Christian Correa Farías
Depositado el: 28 Oct 2011 16:00
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 17:44
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