TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Synobins: An Intermediate Level towards Annotation and Semantic Retrieval"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Synobins: An Intermediate Level towards Annotation and Semantic Retrieval | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Applied Signal Processing Volume 2006 Article ID 63124 Pages 1-19 DOI ASP 2006 63124 Synobins An Intermediate Level towards Annotation and Semantic Retrieval Daniela Stan Raicu1 and Ishwar K. Sethi2 1 Intelligent Multimedia Processing Laboratory School of Computer Science Telecommunications and Information Systems DePaul University Chicago IL 60604 USA 2IIE Laboratory Department of Computer Science Engineering Oakland University Rochester MI 48309-4478 USA Received 1 September 2004 Revised 24 March 2005 Accepted 9 May 2005 To reason about the meaning of an image useful information should be provided with that image however images often contain little to no textual information about the objects they are depicting which is the precise reason why there is a need for CBIR systems that exploit only the correlations present in the raw pixel data. In this paper we proposed a new type of image feature which consists of patterns of colors and intensities that capture the latent associations among images and primitive features in such a way that the noise and redundancy are eliminated. We introduced the synobin a new term for content-based image retrieval literature which is the equivalent of a synonym word from text retrieval to name the bin that is synonymous with other bins of a color feature in the sense that they are similarly used across the image database. In a formal definition a group of synobins is given by the most important bins participating in forming of a useful pattern that is the bins having the highest coefficients in the linear combination defining that pattern. Incorporating our feature model into a CBIR system moves the research in image retrieval beyond simple matching of images based on their primitive features and creates a ground for learning image semantics from visual content. A system developed using our proposed feature model will have the capability of learning associations not only .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo khoa học
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học nông nghiệp
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành sinh học
• báo cáo ngành vật lý
• phân tích nhiệt
• báo cáo ngành chăn nuôi
• nghiên cứu khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• công nghiệp hóa
• hiện đại hóa
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• phát triển kinh tế
• báo cáo ngành kỹ thuật
• báo cáo về tin học
• báo cáo tiếng anh
• báo cáo kỹ thuật
• báo cáo sinh học
• báo cáo nông nghiệp
• báo cáo văn học