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Jaccard Index in Ensemble image segmentation: An Approach 22

Jaccard Index in Ensemble Image Segmentation: An Approach

引用

Proceedings of the 2022 5th International Conference on Computational Intelligence and Intelligent Systems

作者： Daniel Ogwok Elizabeth Marie Ehlers Academy of Computer Science and Software Engineering University of Johannesburg South Africa

ISBN: (纸本)9781450397612

Many methods have been applied to image segmentation, including unsupervised, supervised, and even deep learning-based models. Semantic and instance segmentation are the two most widely researched forms of segmentation. It is of value to use multiple methods to segment an image. In this paper, we present an image segmentation ensemble methodology. Multiple image segmentation methods are applied to an image and merged to create one segmentation using the proposed method. The technique uses the Jaccard index algorithm, sometimes called the Jaccard similarity coefficient and commonly known as Intersection over Union (IoU). This resulted in better segmentation results than the respective individual segmentation methods. This experiment was applied to mathematical expression recognition (MER), with the expressions taken from blackboards with varying degrees of noise, and lighting conditions, from different classroom environments. A summary of empirical results from the segmentation of multiple images is presented in the paper.

关键词： Jaccard index Region-based convolutional neural network Minimum spanning tree image segmentation ensembles. connected components labelling image segmentation

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