SIFT Feature Extraction Applied in SVM Classification

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27120%2F22%3A10250375" target="_blank" >RIV/61989100:27120/22:10250375 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/22:10250375
Výsledek na webu
<a href="https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/5.0081373" target="_blank" >https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/5.0081373</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/5.0081373" target="_blank" >10.1063/5.0081373</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
SIFT Feature Extraction Applied in SVM Classification
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we explore the image feature extraction approach called Scale-Invariant Feature Transform. We use the extracted features for training and testing of a classification technique, the Support Vector Machines. For the benchmarks, we train and test the classifier using features extracted from real image data. This model, we compare with a classification model trained using pixel values.
Název v anglickém jazyce
SIFT Feature Extraction Applied in SVM Classification
Popis výsledku anglicky
In this paper, we explore the image feature extraction approach called Scale-Invariant Feature Transform. We use the extracted features for training and testing of a classification technique, the Support Vector Machines. For the benchmarks, we train and test the classifier using features extracted from real image data. This model, we compare with a classification model trained using pixel values.

Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)