Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
An image comprises information, such as color, texture, shape, and intensity, which humans use in parallel for perception. Based on this knowledge, three methods of constructing visual codebook ensembles are proposed in this paper. The first technique introduced diverse individual visual codebooks by randomly choosing interesting points. The second technique was based on a random subtraining image...
Traditional knowledge acquisition and machine learning methods merely acquire knowledge from instances. Great amount of instances are needed for complex problems. Another problem greatly handicaps knowledge acquisition is semantic gap which is caused by lacking of knowledge about processing. Inspired by the Monte Carlo thinking and psychological facts, architecture of theories and appropriate knowledge...
In this paper, the advantages of ensemble methods are applied to image categorization. A novel method is introduced for image categorization by combining various visual vocabularies with different sizes in the popular vocabulary approach. The vocabulary approach describes an image as a bag of discrete visual codewords, where the frequency distributions of these words are used for image categorization...
Classification is a famous branch of machine learning. We have tried many ways to invent and improve algorithms to get better results from given data. However, few have been done on how to revise data to adapt machine learning. In this paper, the same classifiers are implemented on same object sets which are different in the granularity of classification to show different classification can make great...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.