Remote Sensing Segmentation Benchmark

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F12%3A00386540" target="_blank" >RIV/67985556:_____/12:00386540 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/PPRS.2012.6398320" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/PPRS.2012.6398320</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/PPRS.2012.6398320" target="_blank" >10.1109/PPRS.2012.6398320</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Remote Sensing Segmentation Benchmark

Popis výsledku v původním jazyce

In this work we present the enrichment of the Prague texture segmentation data-generator and benchmark (PTSDB) also for the assessment of the remote sensing image segmenters. The PTSDB tool is a web based ({/bf http://mosaic.utia.cas.cz}) service designed for real-time performance evaluation, mutual comparison, and ranking of various supervised or unsupervised static or dynamic image segmenters. PTSDB supports rapid verification and development of new segmentation approaches. The remote sensing datasetscontain ten-spectral ALI satellite images and their RGB subsets, with optional additive noise resistance checking. Alternative setting options allow to test also scale, rotation or illumination invariance. The benchmark functionality is demonstrated bytesting and comparing six remote sensing segmentation algorithms.

Název v anglickém jazyce

Remote Sensing Segmentation Benchmark

Popis výsledku anglicky

In this work we present the enrichment of the Prague texture segmentation data-generator and benchmark (PTSDB) also for the assessment of the remote sensing image segmenters. The PTSDB tool is a web based ({/bf http://mosaic.utia.cas.cz}) service designed for real-time performance evaluation, mutual comparison, and ranking of various supervised or unsupervised static or dynamic image segmenters. PTSDB supports rapid verification and development of new segmentation approaches. The remote sensing datasetscontain ten-spectral ALI satellite images and their RGB subsets, with optional additive noise resistance checking. Alternative setting options allow to test also scale, rotation or illumination invariance. The benchmark functionality is demonstrated bytesting and comparing six remote sensing segmentation algorithms.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BD - Teorie informace

OECD FORD obor

—

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)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2012 IAPR Workshop on Pattern Recognition in Remote Sensing (PRRS)

ISBN

978-1-4673-4960-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

1-4

Název nakladatele

IEEE Press

Místo vydání

Piscataway, NJ

Místo konání akce

Tsukuba Science City

Datum konání akce

11. 11. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—