dor_id: 4110209

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Scopus, Directory of Open Access Journals (DOAJ); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Google Scholar Citation

561.#.#.u: https://www.icat.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

351.#.#.b: Journal of Applied Research and Technology

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/764/727

100.1.#.a: Dash, Sonali; Jena, Uma Ranjan

524.#.#.a: Dash, Sonali, et al. (2017). Multi-resolution Laws’ Masks based texture classification. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 15 Núm. 6. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4110209

245.1.0.a: Multi-resolution Laws’ Masks based texture classification

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

264.#.0.c: 2017

264.#.1.c: 2019-07-24

653.#.#.a: Multi-resolution Laws’ Masks; Dyadic wavelet transform; Feature extraction; Texture classification

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

884.#.#.k: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/764

001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/764

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: Wavelet transforms are widely used for texture feature extraction. For dyadic transform, frequency splitting is coarse and the orientation selection is even poorer. Laws’ mask is a traditional technique for extraction of texture feature whose main approach is towards filtering of images with five types of masks, namely level, edge, spot, ripple, and wave. With each combination of these masks, it gives discriminative information. A new approach for texture classification based on the combination of dyadic wavelet transform with different wavelet basis functions and Laws’ masks named as Multi-resolution Laws’ Masks (MRLM) is proposed in this paper to further improve the performance of Laws’ mask descriptor. A k-Nearest Neighbor (k-NN) classifier is employed to classify each texture into appropriate class. Two challenging databases Brodatz and VisTex are used for the evaluation of the proposed method. Extensive experiments show that the Multi-resolution Laws’ Masks can achieve better classificationaccuracy than existing dyadic wavelet transform and Laws’ masks methods.

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 15 Núm. 6

773.1.#.o: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

264.#.1.b: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

doi: https://doi.org/10.1016/j.jart.2017.07.005

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856.#.0.q: application/pdf

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file_creator: Sonali Dash

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last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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