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.
Image retrieval is a fundamental issue in pattern recognition. In this work, lateral inhibition (LI) model is adopted as a pre-processing step, which widens the gray level gradients so as to facilitate the image retrieval scheme. In searching for a perfect match between a predefined template and a reference image, we adopt metaheuristic algorithms for good seach capability. Artificial bee colony (ABC)...
In this paper, we present a new method to sketch the common among several images. Our method captures rotation invariance by extending the local self descriptor to rotation invariance and proposes a easy method to detect a roughly similar region across the images. Our method is composed of three stages: (i) Detecting a similar region which the proportion of the common is as large as possible across...
Relevance feedback is a good method for the semantic gap between the low-level similarity and the high-level user's query in content-based image retrieval. It interactively asks user whether certain proposed images and the query output are relevant or not. In this paper we propose the use of a support vector machines for conducting effective relevance feedback for trademark retrieval. The algorithm...
Relevance feedback is a good method for semantic gap in image retrieval. In this paper we propose a method which uses support vector machines for conducting effective relevance feedback for trademark retrieval. The algorithm takes the test results to adjust the already trained support vector machines. We select the Tamura textures features which consistent with human vision perception and the low-level...
This paper presents a relevance feedback method to be working out well for trademark retrieval. For the semantic gap between the low-level similarity and the high-level user's query in content-based image retrieval, this paper proposes a retrieval strategy to remedy the semantic gap. One side is to use the Tamura texture features which consistent with human vision perception and the low-level feature...
Support vector machines (SVM) are favored for relevance feedback in content-based image retrieval by utilizing both positive and negative feedbacks. This paper uses incremental reduced support vector machines to get the support vectors and the non-support vectors, then utilizes both positive and negative feedbacks for image retrieval based on SVM. It needn't use the results of retrieval to train SVM...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.