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Autocovariance-based perceptual textural features corresponding to human visual perception / N. Abbadeni (2020)
Titre : Autocovariance-based perceptual textural features corresponding to human visual perception Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Abbadeni, Auteur ; D. Ziou, Auteur ; Shengrui Wang, Auteur Editeur : New-York : IEEE Computer society Année de publication : 2020 Conférence : ICPR 2000, 15th International Conference on Pattern Recognition 03/09/2000 07/09/2000 Barcelone Espagne Proceedings IEEE Importance : pp. 901 - 904 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] psychologie
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] visionRésumé : (auteur) It has been shown that humans use some perceptual textural features such as coarseness, contrast and direction to distinguish between textured images or regions. The aim of this paper is to present a new method to estimate these perceptual textural features using the autocovariance function. Computational measures derived from the autocovariance function to estimate these perceptual textural features are presented. Experimental results are then given and the correspondence between the computational measures proposed and the psychological measures is shown using some psychometric method. Numéro de notice : C2000-027 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICPR.2000.903689 Date de publication en ligne : 06/08/2002 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICPR.2000.903689 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103263