Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
A Novel Approach For Improvements In Content Based Image Retrieval.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Nilam Ghuge and Bhushan Patil
ISBN: 9783659875298
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 300
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 41413 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:Код товара: 157701
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: In CBIR the most common feature used are shape, colors, texture etc. To improve the accuracy of retrieval, it must look on the far side the classical features. The features which could easily be extracted from data could be considered. One of such feature is directionality of the image texture. Directional information can be represented in a compact manner by using transform like wavelet, Gabor, Radon etc. In this book we address this problem of using directional information to increase accuracy of CBIR. Content-based image retrieval (CBIR), additionally called question by image content (QBIC) and content-based visual info retrieval (CBVIR) is that the application of laptop vision techniques to the image retrieval drawback, that is, the matter of checking out digital pictures in giant databases. In this book we have compared classical histogram method for image retrieval with retrieval using Gabor, Wavelet, Complex Wavelet, Radon transform and Ridgelet transform. Image retrieval performance is estimated by using Precession and Recall.
Ключевые слова: CBIR, image processing, Approach, engineering, gabor, Pattern recognition, Radon, Retrieval, Wavelet, Ridgelet