Image Processing in Boolean Matrix Factorization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F25%3A73633775" target="_blank" >RIV/61989592:15310/25:73633775 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-03364-2_18" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-03364-2_18</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-032-03364-2_18" target="_blank" >10.1007/978-3-032-03364-2_18</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Image Processing in Boolean Matrix Factorization
Popis výsledku v původním jazyce
Boolean matrix factorization (BMF) is a data mining method that decomposes a binary matrix into the Boolean product of two smaller matrices, revealing hidden patterns in that matrix. Traditional BMF algorithms overlook visual aspects, limiting their ability to identify natural factors. This paper explores the use of image processing methods to enhance BMF. We propose treating Boolean matrices as black-and-white images and applying methods such as analysis connected component, SLIC segmentation, Quad tree, spatial filtering, and morphological operations. Experiments on real and synthetic datasets demonstrate that these methods highlight relevant structures in data and improves factor computation.
Název v anglickém jazyce
Image Processing in Boolean Matrix Factorization
Popis výsledku anglicky
Boolean matrix factorization (BMF) is a data mining method that decomposes a binary matrix into the Boolean product of two smaller matrices, revealing hidden patterns in that matrix. Traditional BMF algorithms overlook visual aspects, limiting their ability to identify natural factors. This paper explores the use of image processing methods to enhance BMF. We propose treating Boolean matrices as black-and-white images and applying methods such as analysis connected component, SLIC segmentation, Quad tree, spatial filtering, and morphological operations. Experiments on real and synthetic datasets demonstrate that these methods highlight relevant structures in data and improves factor computation.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
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
978-3-032-03363-5
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
281-294
Název nakladatele
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Cluj-Napoca
Datum konání akce
8. 9. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—