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”

Texture Segmentation Benchmark

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00317591" target="_blank" >RIV/67985556:_____/08:00317591 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Texture Segmentation Benchmark

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Prague texture segmentation data-generator and benchmark is a web based ( http://mosaic.utia.cas.cz) service designed to mutually compare and rank different texture segmenters, and to support new segmentation and classification methods development. The benchmark verifies their performance characteristics on monospectral, multispectral, bidirectional texture function (BTF) data and enables to test their noise robustness, scale, and rotation or illumination invariance. It can easily be used for otherapplications such as feature selection, image compression, and query by pictorial example, etc. The benchmark functionalities are demonstrated on five previously published image segmentation algorithms evaluation.

  • Název v anglickém jazyce

    Texture Segmentation Benchmark

  • Popis výsledku anglicky

    The Prague texture segmentation data-generator and benchmark is a web based ( http://mosaic.utia.cas.cz) service designed to mutually compare and rank different texture segmenters, and to support new segmentation and classification methods development. The benchmark verifies their performance characteristics on monospectral, multispectral, bidirectional texture function (BTF) data and enables to test their noise robustness, scale, and rotation or illumination invariance. It can easily be used for otherapplications such as feature selection, image compression, and query by pictorial example, etc. The benchmark functionalities are demonstrated on five previously published image segmentation algorithms evaluation.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BD - Teorie informace

  • 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)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • 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

    Proceedings of the 19th International Conference on Pattern Recognition

  • ISBN

    978-1-4244-2174-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE Press

  • Místo vydání

    Los Alamitos

  • Místo konání akce

    Tampa

  • Datum konání akce

    7. 12. 2008

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku