टेक्सचर डिस्क्रिमिनेशन मास्क्स का अध्ययन

इस पेपर में एक न्यूरल नेटवर्क टेक्सचर वर्गीकरण विधि का प्रस्ताव दिया गया है। यह विधि बहु-चैनल फ़िल्टरिंग विधि का सामान्यीकरण के रूप में पेश की गई है। सामान्य फ़िल्टर बैंक का उपयोग करने के बजाय, एक न्यूरल नेटवर्क को विशिष्ट फ़िल्टरों का न्यूनतम सेट खोजने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, ताकि फीचर निष्कर्षण और वर्गीकरण कार्यों को एक ही एकीकृत नेटवर्क द्वारा किया जा सके।authors विभिन्न नेटवर्क पैरामीटर के लिए त्रुटि दर की गणना करते हैं, और प्रशिक्षण और नोड प्रूनिंग एल्गोरिदम की संकुचन गति को दिखाते हैं। प्रस्तावित विधि कई टेक्सचर वर्गीकरण प्रयोगों में प्रदर्शित की गई है। इसे चित्रों में बारकोडों का स्थान निर्धारित करने और एक मुद्रित पृष्ठ को पाठ, ग्राफिक्स और पृष्ठभूमि में विभाजित करने के कार्यों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। पारंपरिक बहु-चैनल फ़िल्टरिंग विधि की तुलना में, न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण समान टेक्सचर वर्गीकरण या विभाजन कार्य को अधिक प्रभावी ढंग से करने की अनुमति देता है। विधि के विस्तार और इसकी सीमाओं पर पेपर में चर्चा की गई है।