Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Historical image processing using neural networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F13%3AA1401AH9" target="_blank" >RIV/61988987:17310/13:A1401AH9 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Historical image processing using neural networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The aim of the article is imitation of handmade original techniques used for platinotype, cyanotype, and Van Dyke via digital filters based on artificial neural networks. The proposed methodology of editing information in graphical data, which aims to create a faithful copy of the manual process of alternative photo-graphic techniques, uses backpropagation neural networks, and contributes to the resulting graphics on the basis of defined transformation matrixes. The core of the proposed methodology is the composition of the results generated by individual neural networks with their configurations after adaptation over the proposed training set. An essential part of this article is to verify the proposed methodology in an experimental study.

  • Název v anglickém jazyce

    Historical image processing using neural networks

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of the article is imitation of handmade original techniques used for platinotype, cyanotype, and Van Dyke via digital filters based on artificial neural networks. The proposed methodology of editing information in graphical data, which aims to create a faithful copy of the manual process of alternative photo-graphic techniques, uses backpropagation neural networks, and contributes to the resulting graphics on the basis of defined transformation matrixes. The core of the proposed methodology is the composition of the results generated by individual neural networks with their configurations after adaptation over the proposed training set. An essential part of this article is to verify the proposed methodology in an experimental study.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • 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

    Advanced Materials and Information Technology Processing

  • ISBN

    978-1-84564-853-4

  • ISSN

    1746-4471

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    698-704

  • Název nakladatele

    WITPRESS

  • Místo vydání

    UK

  • Místo konání akce

    Los Angeles

  • Datum konání akce

    1. 10. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku