Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "content-based image retrieval" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 14
Tytuł:
Optimized image feature selection using pairwise classifiers
Autorzy:
Bazarganigilani, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91755.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
content based image retrieval systems
content-based image retrieval (CBIR)
higher feature
classifier
Opis:
In this paper, we introduce an optimized method to improve the accuracy of content based image retrieval systems (CBIR). CBIR systems classify the images according to low and higher features.In our research, we improve both feature selection and classifier partition of a CBIR system. Results show great performance of our proposed algorithm.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2011, 1, 2; 147-153
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fast image index for database management engines
Autorzy:
Grycuk, Rafał
Najgebauer, Patryk
Kordos, Miroslaw
Scherer, Magdalena M.
Marchlewska, Alina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837480.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
image descriptor
content-based image retrieval
image indexing
Opis:
Large-scale image repositories are challenging to perform queries based on the content of the images. The paper proposes a novel, nested-dictionary data structure for indexing image local features. The method transforms image local feature vectors into two-level hashes and builds an index of the content of the images in the database. The algorithm can be used in database management systems. We implemented it with an example image descriptor and deployed in a relational database. We performed the experiments on two image large benchmark datasets.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 2; 113-123
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Semantic hashing for fast solar magnetogram retrieval
Autorzy:
Grycuk, Rafał
Scherer, Rafał
Marchlewska, Alina
Napoli, Christian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2147145.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
content-based image retrieval
image descriptor
solar analysis
Opis:
We propose a method for content-based retrieving solar magnetograms. We use the SDO Helioseismic and Magnetic Imager output collected with SunPy PyTorch libraries. We create a mathematical representation of the magnetic field regions of the Sun in the form of a vector. Thanks to this solution we can compare short vectors instead of comparing full-disk images. In order to decrease the retrieval time, we used a fully-connected autoencoder, which reduced the 256-element descriptor to a 32-element semantic hash. The performed experiments and comparisons proved the efficiency of the proposed approach. Our approach has the highest precision value in comparison with other state-of-the-art methods. The presented method can be used not only for solar image retrieval but also for classification tasks.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2022, 12, 4; 299--306
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing Space Complexity using Color Spaces in CBIR Systems for Medical Diagnosis
Autorzy:
Kenny, S. Pradeep Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1031845.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Cervical Cancer
Color Space
Content Based Image retrieval
Data Mining
Opis:
Content based Image Retrieval systems are now used in various automated systems because they largely produce accurate results as they do not depend on the metadata for telling what the image is but rather define it on the basis contents of the image like color, shape, texture and spatial locations. Content based Image retrieval systems have a repository of similar images and when a query image is presented to system it matches similar images in the database. This process aids in various applications like security checks to medical diagnosis. But all CBIR systems in common have to store the images which take a huge space. Here in this work, a unique approach is being devised to reduce the space complexity for a CBIR system used for detecting cervical cancer. When it comes to medical image it is not the question of how to reduce space, but along with it, the original contents of the image also has to be preserved.
Źródło:
World News of Natural Sciences; 2020, 30, 2; 96-103
2543-5426
Pojawia się w:
World News of Natural Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detecting visual objects by edge crawling
Autorzy:
Grycuk, Rafał
Wojciechowski, Adam
Wei, Wei
Siwocha, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837538.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
content-based image retrieval
crawler
edge detection
image descriptor
object extraction
Opis:
Content-based image retrieval methods develop rapidly with a growing scale of image repositories. They are usually based on comparing and indexing some image features. We developed a new algorithm for finding objects in images by traversing their edges. Moreover, we describe the objects by histograms of local features and angles. We use such a description to retrieve similar images fast. We performed extensive experiments on three established image datasets proving the effectiveness of the proposed method.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 3; 223-237
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image Retrieval Based on Text and Visual Content Using Neural Networks
Autorzy:
Castro, D. A.
Seijas, L. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108732.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi
Tematy:
image retrieval
Self-Organizing Maps (SOM)
content-based image retrieval (CBIR)
Text-Based Image Retrieval (TBIR)
ParBSOM
Scoring function
Opis:
In the last few years there has been a dramatic increase in the amount of visual data to be searched and retrieved. Typically, images are described by their textual content (TBIR) or by their visual features (CBIR). However, these approaches still present many problems. The hybrid approach was recently introduced, combining both characteristics to improve the benefits of using text and visual content separately. In this work we examine the use of the Self Organizing Maps for content-based image indexing and retrieval. We propose a scoring function which eliminates irrelevant images from the results and we also introduce a SOM variant (ParBSOM) that reduces training and retrieval times. The application of these techniques to the hybrid approach improved computational results.
Źródło:
Journal of Applied Computer Science Methods; 2010, 2 No. 1; 21-39
1689-9636
Pojawia się w:
Journal of Applied Computer Science Methods
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dopasowywanie obrazów sonarowych w oparciu o metodę informacji wzajemnej
matching sonar images based on the mutual information method
Autorzy:
Chorzewska, K.
Felski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/222148.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
sonogram
cyfrowa analiza obrazu
wyszukiwanie na podstawie zawartości
dopasowywanie obrazów
digital image analysis
content-based image retrieval (CBIR)
image matching
Opis:
Wśród wielu zagrożeń dla współczesnej żeglugi morskiej wymienia się między innymi zagrożenie terroryzmem. Na wodach płytkich może ono przyjmować postać zagrożenia improwizowanymi ładunkami wybuchowymi umieszczanymi na dnie z pokładów dowolnych jednostek, pojawiających się na akwenie w sposób niezauważalny dla kogokolwiek. Jednym z kierunków działań zmierzających do poprawy bezpieczeństwa w tym zakresie jest koncepcja hydroakustycznego systemu ochrony portów, torów wodnych i kotwicowisk. Zakłada ona możliwość szybkiego porównywania obrazów sonarowych z obrazami archiwalnymi, dając podstawy do wykrywania zmian na ochranianym akwenie, przy czym powszechna dostępność technik cyfrowych sugeruje wykonywanie takich poszukiwań w tej właśnie technologii. Porównywanie sonogramów metodami cyfrowej analizy obrazów wymaga w pierwszej kolejności przeprowadzenia ich prawidłowego automatycznego dopasowania. Automatyzacja procesu dopasowania obrazów otwiera dodatkowo perspektywy ich zastosowania w systemach nawigacji porównawczej. W artykule przedstawiono ujęcie tego zagadnienia w sposób właściwy dla technik wyszukiwania obrazów na podstawie zawartości (Content-Based Image Retrieval — CBIR). Wyznaczenie najlepszego dopasowania dwóch sonogramów przeprowadzono w oparciu o metodę maksymalizacji informacji wzajemnej.
Among many threats to the present maritime navigation the terrorism has risen to the rank of one of the most serious. In shallow waters there is a possibility of using the improvised explosive devices which can be placed on the seabed impromptu and imperceptible for anybody from deck of any watercraft or from a harbor quay. One of the proposals to improve the safety in this area is the idea of hydro acoustic surveillance system of ports, fairways and anchorages. It is based on the assumption that sonar images can be quickly compared with archived images leading to detecting changes in the waters protected. Widespread access to digital technologies suggests using them to deal with the problem mentioned. However, to compare sonograms with the digital picture analysis methods requires, first of all, their proper automatic adjustment. The automation of the image-matching process also opens perspectives for using it in systems based on the comparative navigation. The paper presents the approach to the issue based on Content-Based Image Retrieval (CBIR).The Mutual Information method is employed to best match two sonograms.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2012, R. 53 nr 4 (191), 4 (191); 19-32
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Novel visual object descriptor using surf and clustering algorithms
Autorzy:
Grycuk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122762.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
k-means
mean shift
clustering
image description
SURF
keypoints
content-based image retrieval (CBIR)
opis obrazu
algorytmy grupowania
detekcja punktów kluczowych
Opis:
In this paper we propose a method for object description based on two wellknown clustering algorithms (k-means and mean shift) and the SURF method for keypoints detection. We also perform a comparison of these clustering methods in object description area. Both of these algorithms require one input parameter; k-means (k, number of objects) and mean shift (h, window). Our approach is suitable for images with a non-homogeneous background thus, the algorithm can be used not only on trivial images. In the future we will try to remove non-important keypoints detected by the SURF algorithm. Our method is a part of a larger CBIR system and it is used as a preprocessing stage.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2016, 15, 3; 37-46
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
New image descriptor from edge detector and blob extractor
Autorzy:
Grycuk, R.
Scherer, R.
Gabryel, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122401.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
image description
content-based image retrieval (CBIR)
edge detection
blob extraction
blob detection
opis obrazu
wyszukiwanie na podstawie zawartości
CBIR
wykrywanie krawędzi
Opis:
In this paper we present a novel approach for image description. The method is based on two well-known algorithms: edge detection and blob extraction. In the edge detection step we use the Canny detector. Our method provides a mathematical description of each object in the input image. On the output of the presented algorithm we obtain a histogram, which can be used in various fields of computer vision. In this paper we applied it in the content-based image retrieval system. The simulations proved the effectiveness of our method.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2015, 14, 4; 31-39
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improving quality of cytological screening in early detection of malignancy associated changes
Autorzy:
Piętka, B. D.
Dulewicz, A. M.
Kupis, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333426.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
przesiewowe badania cytologiczne
bazy danych obrazu
wczesne wykrycie raka pęcherza
cytological screening
image databases
early detection of bladder cancer
content-based image retrieval (CBIR)
Opis:
The paper deals with an image database organization and utilization in computer-aided cytology. To illustrate the idea we take as an example the problem of bladder cancer early detection based on urine cytology. In spite of its diagnostic potential for discovering malignancy associated changes (MAC) at the cell level it seems to be underestimated. There is common view that sensitivity of the method, especially for early cancer stages, is relatively low. We depict here just one but significant direction of our works that aims to support pathologists making the diagnosis more accurate and reliable. The key idea relies on automatic searching for MAC by comparing nuclear chromatin structure of objects in a smear with a collection of sample patterns contained in a pathomorphological image database.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 85-91
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-10 z 14

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies