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.
We present a content spotting system for line drawing graphic document images. The proposed system is sufficiently domain independent and takes the keyword based information retrieval for graphic documents, one step forward, to Query By Example (QBE) and focused retrieval. During offline learning mode: we vectorize
associated with intermediate semantic descriptors. The intermediate descriptors are used also for image categorization and for qualitative definition of semantic keywords in the user queries. For improving the initial query results, we apply a relevance feedback mechanism that uses the low -level descriptors of the images
analysis and processing algorithms to keywords and human annotation. We use the well known \FLICK\ system, that contains images, tags, keywords and sometimes useful annotation describing both the content of an image and personal interesting information describing the scene. We have carried out several experiments
Semantic image retrieval using text such keywords or captions at different semantic levels has attracted considerable research attention in recent years. Automatic image annotation (AIA) has been proved to be an effective and promising solution to automatically deduce the high-level semantics from low-level visual
Traditional image classification techniques are based on the analysis of low-level visual features or on textual information. In this paper, we describe a novel solution which tries to improve image analysis and processing algorithms by incorporating keywords and textual annotation produced by humans in a folksonomy
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.