Image Search Using Similarity Measures Based on Circular Sectors
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F15%3APU116162" target="_blank" >RIV/00216305:26220/15:PU116162 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.5121/csit.2015.51519" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5121/csit.2015.51519</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5121/csit.2015.51519" target="_blank" >10.5121/csit.2015.51519</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Image Search Using Similarity Measures Based on Circular Sectors
Popis výsledku v původním jazyce
With growing number of stored image data, image search and image similarity problem become more and more important. The answer can be solved by Content-Based Image Retrieval systems. This paper deals with an image search using similarity measures based on circular sectors method. The method is inspired by human eye functionality. The main contribution of the paper is a modified method that increases accuracy for about 8% in comparison with original approach. Here proposed method has used HSB colour model and median function for feature extraction. The original approach uses RGB colour model with mean function. Implemented method was validated on 10 image categories where overall average precision was 67%.
Název v anglickém jazyce
Image Search Using Similarity Measures Based on Circular Sectors
Popis výsledku anglicky
With growing number of stored image data, image search and image similarity problem become more and more important. The answer can be solved by Content-Based Image Retrieval systems. This paper deals with an image search using similarity measures based on circular sectors method. The method is inspired by human eye functionality. The main contribution of the paper is a modified method that increases accuracy for about 8% in comparison with original approach. Here proposed method has used HSB colour model and median function for feature extraction. The original approach uses RGB colour model with mean function. Implemented method was validated on 10 image categories where overall average precision was 67%.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/FR-TI4%2F151" target="_blank" >FR-TI4/151: Výzkum a vývoj technologie pro detekci emocí v nestrukturovaných datech</a><br>
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Computer Science & Information Technology (CS & IT)
ISBN
978-1-921987-43-4
ISSN
2231-5403
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
241-251
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
Dubaj, Spojené arabské emiráty
Místo konání akce
Dubaj
Datum konání akce
6. 11. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—