Информатика и системы управления
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Другие журналы

электронный журнал

МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл No. ФС77-51038. ISSN 2307-0609

Классификация цифровых изображений на основе цветовой сегментации, анализа текстовых меток и обратной связи пользователя

Молодежный научно-технический вестник # 04, апрель 2017
УДК: 004.93’12
Файл статьи: Крайникова А.В..pdf (1366.54Кб)
автор: Крайникова А. В.

[1].        Naveen kumar Joshi, Ritesh Khedekar. Narrowing Semantic Gap in Content-based Image Retrieval // Paripex - Indian Journal Of  Research. Vol. 2, Is. 3. 2013. P. 98-99.

[2].       Zhang Y.J. An overview of image and video segmentation in the last 40 years // Advances in Image and Video Segmentation. 2006. P. 1-15.

[3].        Hidajat M. Annotation Based Image Retrieval using GMM and Spatial Related Object Approaches // International Journal of Control and Automation. 2015. Т. 8. №. 8. P. 399-408.

[4].        Fang M.Y., Kuan Y.H., Kuo C.M., Hsieh C.H. Effective image retrieval techniques based on novel salient region segmentation and relevance feedback // Multimedia Tools and Applications. 2012. Т. 57. №. 3. P. 501-525.

[5].       Kuan Y. H., Kuo C. M., Yang N. C. Color-based image salient region segmentation using novel region merging strategy // IEEE Transactions on Multimedia. 2008. Т. 10. №. 5. P. 832-845.

[6].       Torres J., Reis L. P. Relevance Feedback in Conceptual Image Retrieval: A User Evaluation. Available at: https://arxiv.org/abs/0809.4834, accessed 12.09.2016.

[7].       Li C.Y., Hsu C.T. Image retrieval with relevance feedback based on graph-theoretic region correspondence estimation // IEEE Transactions on Multimedia. 2008. Т. 10. №. 3. P. 447-456.

[8].       Barhoumi W., Gallas A., Zagrouba E. Effective region-based relevance feedback for interactive content-based image retrieval // New Directions in Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services-2. Springer Berlin Heidelberg, 2009. P. 177-187.

[9].       Zhang C., Chen S. C., Shyu M. L. Multiple object retrieval for image databases using multiple instance learning and relevance feedback // Multimedia and Expo, 2004. ICME'04. 2004 IEEE International Conference on.  IEEE, 2004. Т. 2. P. 775-778.

[10].   Hui W. H. Performance and Analysis of the Automated Semantic Object and Spatial Relationships Extraction in Traffic Images // Advances in Computer Science: an International Journal. 2013. Т. 2. №. 4. P. 37-42.

[11].    Kaliciak L. et al. Combining visual and textual systems within the context of user feedback // International Conference on Multimedia Modeling. Springer Berlin Heidelberg, 2013. P. 445-455.

[12].    Крайникова А.В. Классификация изображений на основе дескрипторов цвета, текстуры и границ // Молодежный научно-технический вестник. 2016. № 5. Режим доступа: http://sntbul.bmstu.ru/doc/840481.html  (дата обращения 07.10.2016) .

[13].    Arbelaez P. et al. Contour detection and hierarchical image segmentation // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2011. Т. 33. №. 5. P. 898-916.

[14].    The IAPR Benchmark: A New Evaluation Resource for Visual Information Systems, Grubinger, Michael, Clough Paul D., Müller Henning, and Deselaers Thomas, International Conference on Language Resources and Evaluation, 24/05/2006, Genoa, Italy, 2006. Available at: http://imageclef.org/photodata , accessed 14.09.2016.

[15].    Словари синонимов. Режим доступа: http://usyn.ru/blog.php?id_blog=11 (дата обращения 20.01.2017).


Тематические рубрики:
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (499) 263-61-98
  RSS
© 2003-2017 «Молодежный научно-технический вестник» Тел.: +7 (499) 263-61-98