Rotation-Covariant Texture Learning Using Steerable Riesz Wavelets

We propose a texture learning approach that exploits local organizations of scales and directions. First, linear combinations of Riesz wavelets are learned using kernel support vector machines. The resulting texture signatures are modeling optimal class-wise discriminatory properties. The visualizat...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society. - 1992. - 23(2014), 2 vom: 07. Feb., Seite 898-908
1. Verfasser:	Depeursinge, Adrien (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Foncubierta-Rodriguez, Antonio, Van de Ville, Dimitri, Muller, Henning
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2014
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
Schlagworte:	Journal Article Research Support, Non-U.S. Gov't