Inhaltsangabe
Content Based Image Retrieval (CBIR) ist eine Reihe von Techniken zum Auffinden semantisch relevanter Bilder aus einer Bilddatenbank auf der Grundlage automatisch abgeleiteter Bildmerkmale oder Bildinhalte. Aus den frühen CBIR-Verfahren geht hervor, dass die zur Darstellung von Bildern verwendeten Low-Level-Merkmale häufig globale Merkmale sind, die aus einem gesamten Bild extrahiert werden. Die Leistung dieser CBIR-Ansätze ist jedoch noch weit von den Erwartungen der Benutzer entfernt. Das Problem kann auf die folgenden zwei Gründe zurückzuführen sein. Erstens ist es nicht ungewöhnlich, dass es sich bei den Zielen, nach denen der Benutzer über ein Bildabfragesystem sucht, nicht um Bilder, sondern um visuelle Objekte in Bildern handelt. Globale Merkmale, die aus dem Bild extrahiert werden, können die Eigenschaften der Objekte in diesen Bildern nicht wiedergeben. Zweitens handelt es sich bei den in den meisten CBIR-Arbeiten verwendeten Merkmalen um Low-Level-Merkmale (Farbe, Textur, Form usw.). Die semantische Kluft zwischen den Merkmalen auf niedriger Ebene und dem semantischen Verständnis von Bildern auf hoher Ebene ist oft schwer zu überbrücken.
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Über die Autorin bzw. den Autor
K.Sakthivel obteve o doutorado em Engenharia de Informação e Comunicação na Universidade Anna, Chennai, em 2012. Atualmente trabalhando como professora no departamento de Ciência da Computação e Engenharia na K.S.Rangasamy College of Technology, Tiruchengode. Publicou 20 artigos em revistas internacionais de renome.
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Bildsegmentierung mit Clustering-Algorithmus
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Verlag Unser Wissen Feb 2022, 2022
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Content Based Image Retrieval (CBIR) ist eine Reihe von Techniken zum Auffinden semantisch relevanter Bilder aus einer Bilddatenbank auf der Grundlage automatisch abgeleiteter Bildmerkmale oder Bildinhalte. Aus den frühen CBIR-Verfahren geht hervor, dass die zur Darstellung von Bildern verwendeten Low-Level-Merkmale häufig globale Merkmale sind, die aus einem gesamten Bild extrahiert werden. Die Leistung dieser CBIR-Ansätze ist jedoch noch weit von den Erwartungen der Benutzer entfernt. Das Problem kann auf die folgenden zwei Gründe zurückzuführen sein. Erstens ist es nicht ungewöhnlich, dass es sich bei den Zielen, nach denen der Benutzer über ein Bildabfragesystem sucht, nicht um Bilder, sondern um visuelle Objekte in Bildern handelt. Globale Merkmale, die aus dem Bild extrahiert werden, können die Eigenschaften der Objekte in diesen Bildern nicht wiedergeben. Zweitens handelt es sich bei den in den meisten CBIR-Arbeiten verwendeten Merkmalen um Low-Level-Merkmale (Farbe, Textur, Form usw.). Die semantische Kluft zwischen den Merkmalen auf niedriger Ebene und dem semantischen Verständnis von Bildern auf hoher Ebene ist oft schwer zu überbrücken. 76 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786204493855
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Content Based Image Retrieval (CBIR) ist eine Reihe von Techniken zum Auffinden semantisch relevanter Bilder aus einer Bilddatenbank auf der Grundlage automatisch abgeleiteter Bildmerkmale oder Bildinhalte. Aus den frühen CBIR-Verfahren geht hervor, dass die zur Darstellung von Bildern verwendeten Low-Level-Merkmale häufig globale Merkmale sind, die aus einem gesamten Bild extrahiert werden. Die Leistung dieser CBIR-Ansätze ist jedoch noch weit von den Erwartungen der Benutzer entfernt. Das Problem kann auf die folgenden zwei Gründe zurückzuführen sein. Erstens ist es nicht ungewöhnlich, dass es sich bei den Zielen, nach denen der Benutzer über ein Bildabfragesystem sucht, nicht um Bilder, sondern um visuelle Objekte in Bildern handelt. Globale Merkmale, die aus dem Bild extrahiert werden, können die Eigenschaften der Objekte in diesen Bildern nicht wiedergeben. Zweitens handelt es sich bei den in den meisten CBIR-Arbeiten verwendeten Merkmalen um Low-Level-Merkmale (Farbe, Textur, Form usw.). Die semantische Kluft zwischen den Merkmalen auf niedriger Ebene und dem semantischen Verständnis von Bildern auf hoher Ebene ist oft schwer zu überbrücken.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 76 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786204493855
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Bildsegmentierung mit Clustering-Algorithmus : Hierarchisch Agglomerative K-Means
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Content Based Image Retrieval (CBIR) ist eine Reihe von Techniken zum Auffinden semantisch relevanter Bilder aus einer Bilddatenbank auf der Grundlage automatisch abgeleiteter Bildmerkmale oder Bildinhalte. Aus den frühen CBIR-Verfahren geht hervor, dass die zur Darstellung von Bildern verwendeten Low-Level-Merkmale häufig globale Merkmale sind, die aus einem gesamten Bild extrahiert werden. Die Leistung dieser CBIR-Ansätze ist jedoch noch weit von den Erwartungen der Benutzer entfernt. Das Problem kann auf die folgenden zwei Gründe zurückzuführen sein. Erstens ist es nicht ungewöhnlich, dass es sich bei den Zielen, nach denen der Benutzer über ein Bildabfragesystem sucht, nicht um Bilder, sondern um visuelle Objekte in Bildern handelt. Globale Merkmale, die aus dem Bild extrahiert werden, können die Eigenschaften der Objekte in diesen Bildern nicht wiedergeben. Zweitens handelt es sich bei den in den meisten CBIR-Arbeiten verwendeten Merkmalen um Low-Level-Merkmale (Farbe, Textur, Form usw.). Die semantische Kluft zwischen den Merkmalen auf niedriger Ebene und dem semantischen Verständnis von Bildern auf hoher Ebene ist oft schwer zu überbrücken. Bestandsnummer des Verkäufers 9786204493855
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Bildsegmentierung mit Clustering-Algorithmus | Hierarchisch Agglomerative K-Means
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Bildsegmentierung mit Clustering-Algorithmus | Hierarchisch Agglomerative K-Means | Sakthivel K. (u. a.) | Taschenbuch | 76 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786204493855 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 121292548
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