NOVÁK, David. Image Similarity Search: Theory and Practice. In MEMICS 2007: Third Doctoral Workshop on Mathematical and Engineering Methods in Computer Science. Brno, Czech Republic: Masaryk University and Technical University of Brno, 2007, s. 154-160. ISBN 978-80-7355-077-6.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Image Similarity Search: Theory and Practice
Název česky Podobnostní vyhledávání v obrázcích: Teorie a praxe
Autoři NOVÁK, David (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Brno, Czech Republic, MEMICS 2007: Third Doctoral Workshop on Mathematical and Engineering Methods in Computer Science, od s. 154-160, 7 s. 2007.
Nakladatel Masaryk University and Technical University of Brno
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW MEMICS
Kód RIV RIV/00216224:14330/07:00019493
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-80-7355-077-6
Klíčová slova anglicky similarity search; content based image retrieval; peer-to-peer
Štítky content based image retrieval, DISA, Peer-to-Peer, similarity search
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. David Novák, Ph.D., učo 4335. Změněno: 17. 9. 2013 08:54.
Anotace
The data-explosion phenomenon proceeds in two respects: (1) The volume of data produced is increasing rapidly and (2) new data types appear and are widely used. This calls for development of brand new indexing and searching methods which would respect the needs of the recent data types and be efficient on vast amounts of data. This paper describes a transfer of our previous theoretical results in this area into practice by building a fully functional application. The application is able to efficiently manage large collections of digital images and search these images according to their very content (the similarity search). Its distributed architecture is based on the peer-to-peer paradigm and the searching method adopts the metric-based approach to similarity. Currently the application can store and search tens of millions of images downloaded from the Web with dozens of simultaneous users, although it runs on a limited hardware infrastructure.
Anotace česky
Článek popisuje převod našich teoretických výsledků v oblasti podobnostního vyhledávání do praxe. Výsledkem je funkční systém pro plnohodnotné podobnostní vyhledávání v rozsáhlých kolekcích digitálních obrázků.
Návaznosti
GD102/05/H050, projekt VaVNázev: Integrovaný přístup k výchově studentů DSP v oblasti paralelních a distribuovaných systémů
Investor: Grantová agentura ČR, Integrovaný přístup k výchově studentů DSP v oblasti paralelních a distribuovaných systémů
1ET100300419, projekt VaVNázev: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
Investor: Akademie věd ČR, Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
VytisknoutZobrazeno: 4. 6. 2024 02:57