Suppr超能文献

关于“基于 SVD 的图像纹理分类模型与小波变换的应用”的评论。

Comments on “SVD-based modeling for image texture classification using wavelet transform”.

出版信息

IEEE Trans Image Process. 2013 Dec;22(12):5408. doi: 10.1109/TIP.2013.2279319.

Abstract

This correspondence points out that in [1] there are some errors in two important formulas and the performance of the proposed singular value decomposition (SVD) feature is severely overestimated. It also presents a modified SVD feature which competes with the Gabor feature.

摘要

这封通信指出,[1] 中有两个重要公式存在错误,并且所提出的奇异值分解(SVD)特征的性能被严重高估。文中还提出了一种改进的 SVD 特征,可以与 Gabor 特征竞争。

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