Feature Clustering for Orthophotomap Analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86080824" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86080824 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICSMC.2011.6083683" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICSMC.2011.6083683</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICSMC.2011.6083683" target="_blank" >10.1109/ICSMC.2011.6083683</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Feature Clustering for Orthophotomap Analysis
Popis výsledku v původním jazyce
In our paper we use neural networks for the tuning of image feature extraction algorithms and for the analysis of orthophotomaps. In our approach we split an aerial photo into a regular grid of segments and for each segment we detect a set of features. These features describe the segment from the viewpoint of general image analysis (color, tint, texture, etc.) as well as from the viewpoint of the shapes in the segment. We also present our approach to the validation of extracted features using a neural network. In the paper we present an experiment based on orthophotomap segment clustering using the formal concept analysis with a selected group of features.
Název v anglickém jazyce
Feature Clustering for Orthophotomap Analysis
Popis výsledku anglicky
In our paper we use neural networks for the tuning of image feature extraction algorithms and for the analysis of orthophotomaps. In our approach we split an aerial photo into a regular grid of segments and for each segment we detect a set of features. These features describe the segment from the viewpoint of general image analysis (color, tint, texture, etc.) as well as from the viewpoint of the shapes in the segment. We also present our approach to the validation of extracted features using a neural network. In the paper we present an experiment based on orthophotomap segment clustering using the formal concept analysis with a selected group of features.
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
2011
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
2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC)
ISBN
978-1-4577-0653-0
ISSN
1062-922X
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
307-312
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
NEW YORK
Místo konání akce
Anchorage
Datum konání akce
9. 10. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000298615100052