A block-based Markov random field model estimation for contextual classification using Optimum-Path Forest

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São Carlos (UFSCar)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorOsaku, Daniel-
Autor(es): dc.creatorLevada, Alexandre L.M.-
Autor(es): dc.creatorPapa, Joao Paulo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:47:41Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:47:41Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-02-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-02-
Data de envio: dc.date.issued2016-07-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1109/ISCAS.2016.7527410-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/234505-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/234505-
Descrição: dc.descriptionContextual image classification aims at considering the information about nearby samples in the learning process in order to provide more accurate results. In this paper, we propose a locally-adaptive Optimum-Path Forest classifier together with Markov Random Fields (MRF) that surpasses its naïve version, which was recently presented in the literature. The experimental results over four satellite images demonstrated the proposed approach an outperform previous results, as well as it can perform MRF parameter learning much faster than its former version.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computer Science Federal University of São Carlos-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2012/06472-9-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/16250-9-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2015/50319-9-
Formato: dc.format994-997-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationProceedings - IEEE International Symposium on Circuits and Systems-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectLandcover Classification-
Palavras-chave: dc.subjectOptimum-Path Forest-
Palavras-chave: dc.subjectPattern Classification-
Título: dc.titleA block-based Markov random field model estimation for contextual classification using Optimum-Path Forest-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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