Clustering of Multi-image Sets Using Rényi Information Entropy
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12520%2F16%3A43890405" target="_blank" >RIV/60076658:12520/16:43890405 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-31744-1_46" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-31744-1_46</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-31744-1_46" target="_blank" >10.1007/978-3-319-31744-1_46</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Clustering of Multi-image Sets Using Rényi Information Entropy
Popis výsledku v původním jazyce
We propose a clustering method based on the calculation of variables derived from the ?? -dependent Rényi information entropy - a point information gain entropy ( H?H? ) and point information gain entropy density ( ???? ), which measure an information-entropic distance between two multidimensional distributions. The matrices of H?H? / ???? values as functions of the parameter ?? and a label of a multidimensional set's object are classified into groups using a standard k-means algorithm. The method is presented on two multi-image series which in the origin, the number of images in the sets, the number of image color channels, and the pixel resolution differ.
Název v anglickém jazyce
Clustering of Multi-image Sets Using Rényi Information Entropy
Popis výsledku anglicky
We propose a clustering method based on the calculation of variables derived from the ?? -dependent Rényi information entropy - a point information gain entropy ( H?H? ) and point information gain entropy density ( ???? ), which measure an information-entropic distance between two multidimensional distributions. The matrices of H?H? / ???? values as functions of the parameter ?? and a label of a multidimensional set's object are classified into groups using a standard k-means algorithm. The method is presented on two multi-image series which in the origin, the number of images in the sets, the number of image color channels, and the pixel resolution differ.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2016
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
Lecture Notes in Computer Science
ISBN
978-3-319-31743-4
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
517-526
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Granada; Spain
Datum konání akce
20. 4. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—