Informační systém MU
HOMOLA, Tomáš, Vlastislav DOHNAL a Pavel ZEZULA. Proximity-based Order-respecting Intersection for Searching in Image Databases. In Marcin Detyniecki, Peter Knees, Andreas Nürnberger, Markus Schedl and Sebastian Stober. 8th International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval, AMR'2010. Linz: Johannes Kepler University, 2011, s. 174-188. ISBN 978-3-642-27168-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27169-4_13.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Proximity-based Order-respecting Intersection for Searching in Image Databases
Autoři HOMOLA, Tomáš (203 Česká republika, domácí), Vlastislav DOHNAL (203 Česká republika, garant, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Linz, 8th International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval, AMR'2010, od s. 174-188, 15 s. 2011.
Nakladatel Johannes Kepler University
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Rakousko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/11:00081752
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-27168-7
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27169-4_13
UT WoS 000306440900013
Klíčová slova anglicky proximity based order respecting intersection; sub image search; image database; experimental trials
Štítky DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 6. 5. 2016 08:48.
Anotace
As the volume of non-textual data, such images and other multimedia data, available on Internet is increasing. The issue of identifying data items based on query containment rather than query equality is more and more important. In this paper, we propose a solution to this problem. We assume the local descriptors are extracted from data item, so the aforementioned problem reduces to finding data items of a collection that share as many as possible local descriptors with the query. In particular, we defined a new e-intersection that identifies close (similar) descriptors. Local descriptors usually contain the location of the descriptors in the original data, so the proposed solution takes into account them to increase effectiveness of searching. We evaluate the e-intersection on two real-life image collections using SIFT and SURF local descriptors.
Návaznosti
GAP103/10/0886, projekt VaVNázev: Vizuální vyhledávání obrázků na Webu (Akronym: VisualWeb)
Investor: Grantová agentura ČR, Vizuální vyhledávání obrázků na Webu
GA201/09/0683, projekt VaVNázev: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích
Investor: Grantová agentura ČR, Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích
MUNI/A/0922/2009, interní kód MUNázev: Aplikovaný výzkum Fakulty informatiky (Akronym: AVFI)
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum Fakulty informatiky, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
Zobrazeno: 25. 4. 2024 01:52