1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung

72 516 2

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 72
Dung lượng 5,74 MB

Nội dung

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:39

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Michael J. Swain , Dana H. Ballard (1991), “Color indexing”, International Journal of Computer Vision Sách, tạp chí
Tiêu đề: Color indexing
Tác giả: Michael J. Swain , Dana H. Ballard
Năm: 1991
[2] Jutta Willamowski, Damian Arregui, Gabriela Csurka, Chris Dance, Lixin (2004), “Categorizing Nine Visual Classes using Local Appearance Descriptors”, ICPR 2004 Workshop Learning for Adaptable Visual Systems Cambridge, United Kingdom 22 August, 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Categorizing Nine Visual Classes using Local Appearance Descriptors
Tác giả: Jutta Willamowski, Damian Arregui, Gabriela Csurka, Chris Dance, Lixin
Năm: 2004
[3] Julia Vogel, Bernt Schiele (2004), “A Semantic Typicality Measure for Natural Scene Categorization”, Pattern Recognition Symposium, DAGM Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Semantic Typicality Measure for Natural Scene Categorization
Tác giả: Julia Vogel, Bernt Schiele
Năm: 2004
[4] Julia Vogel, Bernt Schiele (IJCV 2006), “Semantic modeling of natural scenes for content-based image retrieval” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Semantic modeling of natural scenes for content-based image retrieval
[5] S. Lazebnik, C. Schmid, and J. Ponce (CVPR 2006), “Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories” Sách, tạp chí
Tiêu đề: CVPR "2006)", “"Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories
[6] L. Fei-Fei and P. Perona (2005), “A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories” Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories
Tác giả: L. Fei-Fei and P. Perona
Năm: 2005
[7] A. Bosch (2007), “Image Classification for a largre number of object categories”, Departament d'Electrònica, Informàtica i Automàtica.Universitat de Girona Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image Classification for a largre number of object categories
Tác giả: A. Bosch
Năm: 2007
[8] A.Bosch, A.Zisserman, X.Muủoz (2007), “Image Classification Using Random Forests and Ferns, IEEE International Conference on Computer Vision”. Rio de Janeiro, Brazil Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image Classification Using Random Forests and Ferns, IEEE International Conference on Computer Vision
Tác giả: A.Bosch, A.Zisserman, X.Muủoz
Năm: 2007
[9] A.Bosch, A.Zisserman, X.Muủoz (2007), “Representing Shape with a Spatial Pyramid Kernel”. International Conference on Image and Video Retrieval. Amsterdam, The Netherlands Sách, tạp chí
Tiêu đề: Representing Shape with a Spatial Pyramid Kernel
Tác giả: A.Bosch, A.Zisserman, X.Muủoz
Năm: 2007
[10] C. Liu, J. Yuen, A. Torralba (2009), “Nonparametric scene parsing: label transfer via dense scene alignmen” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nonparametric scene parsing: label transfer via dense scene alignmen
Tác giả: C. Liu, J. Yuen, A. Torralba
Năm: 2009
[11] Joseph Tighe, Svetlana Lazebnik (2013), “SuperParsing: Scalable Nonparametric Image Parsing with Superpixels”, IJCV, Vol 101, I 2, pp 329-349 Sách, tạp chí
Tiêu đề: SuperParsing: Scalable Nonparametric Image Parsing with Superpixels
Tác giả: Joseph Tighe, Svetlana Lazebnik
Năm: 2013
[12] James Hays, Alexei A. Efros (2007), “Scene Completion Using Millions of Photographs”, Compter graphics processings, annual conference series Sách, tạp chí
Tiêu đề: Scene Completion Using Millions of Photographs
Tác giả: James Hays, Alexei A. Efros
Năm: 2007
[13] Mathias Eitz, Kristian Hildebrand, Tamy Boubekeur, Marc Alexa (2009) “PhotoSketch: A Sketch Based Image Query and Compositing System” Sách, tạp chí
Tiêu đề: PhotoSketch: A Sketch Based Image Query and Compositing System
[14] Tao Chen, Ming-Ming Cheng, Ping Tan, Ariel Shamir, Shi-Min Hu (2009) “Sketch2Photo: Internet Image Montage” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sketch2Photo: Internet Image Montage
[15] M. Jonson, G.J. Brostow, J. Shotton, O. Arandjeovic, V.Kwatra, R.Cipolla (2006), “Semantic photo synthesis”, Eurographics 2006/E.Groller and L.Szirmay-Kalos, volume 25, number 3 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Semantic photo synthesis
Tác giả: M. Jonson, G.J. Brostow, J. Shotton, O. Arandjeovic, V.Kwatra, R.Cipolla
Năm: 2006
[17] G. Salton, A. Wong, C. S. Yang (1975), “A Vector Space Model for Automatic Indexing” Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Vector Space Model for Automatic Indexing
Tác giả: G. Salton, A. Wong, C. S. Yang
Năm: 1975
[20] A. Criminisi, P.Pérez, Toyama (2004), “Region Filling and Object Removal by Exempla-Based Image Inpainting”, IEEE transaction on image processing, vol.13 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Region Filling and Object Removal by Exempla-Based Image Inpainting
Tác giả: A. Criminisi, P.Pérez, Toyama
Năm: 2004
[21] Serge Belongie, Chad Carson, Hayit Greenspan, Jitendra Malik (1998), “Color- and Texture-Based Image Segmentation Using EM and Its Application to Content-Based Image Retrieval” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Color- and Texture-Based Image Segmentation Using EM and Its Application to Content-Based Image Retrieval
Tác giả: Serge Belongie, Chad Carson, Hayit Greenspan, Jitendra Malik
Năm: 1998
[22] Joseph Tighe, Svetlana Lazebnik (2013), “ SuperParsing: Scalable Nonparametric Image Parsing with Superpixels”, IJCV, Vol 101, I 2, pp 329-349 Sách, tạp chí
Tiêu đề: SuperParsing: Scalable Nonparametric Image Parsing with Superpixels
Tác giả: Joseph Tighe, Svetlana Lazebnik
Năm: 2013
[23] Anil K. Jain, Adittya Vailaya (1995), “Image Retrieval using color and shape” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image Retrieval using color and shape
Tác giả: Anil K. Jain, Adittya Vailaya
Năm: 1995

Xem thêm

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.8. Ví dụ về tìm kiếm dựa trên màu sắc - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 1.8. Ví dụ về tìm kiếm dựa trên màu sắc (Trang 16)
Hình 1.9. Ví dụ về tìm kiếm dựa trên kết cấu - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 1.9. Ví dụ về tìm kiếm dựa trên kết cấu (Trang 17)
Hình 1.10. Sử dụng blobworld để tìm kiếm ảnh của con hổ. Kết quả tìm kiếm được đưa ra với hình ảnh trong dữ liệu và các vùng tương ứng của các bức ảnh đó - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 1.10. Sử dụng blobworld để tìm kiếm ảnh của con hổ. Kết quả tìm kiếm được đưa ra với hình ảnh trong dữ liệu và các vùng tương ứng của các bức ảnh đó (Trang 18)
Hình bên phải [24] - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình b ên phải [24] (Trang 20)
Hình 2.3: Biểu diễn hình dạng (shape) của đồ vật dựa trên kim tự tháp không gian [7] - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 2.3 Biểu diễn hình dạng (shape) của đồ vật dựa trên kim tự tháp không gian [7] (Trang 26)
Bảng 3.1: Chia tập dữ liê ̣u SIFT flow theo chủ đề - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Bảng 3.1 Chia tập dữ liê ̣u SIFT flow theo chủ đề (Trang 33)
Hình 3.2: Thí nghiệm trên ảnh tự nhiên. Cả hai phương pháp đều tìm được ảnh gốc, ảnh gốc bị xoay 90, 180, 270 độ - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.2 Thí nghiệm trên ảnh tự nhiên. Cả hai phương pháp đều tìm được ảnh gốc, ảnh gốc bị xoay 90, 180, 270 độ (Trang 35)
Hình 3.3: Phương pháp của chúng tôi hoạt động trên ảnh tự nhiên. Việc thêm cấp xám cho ảnh tự nhiên không làm ảnh hưởng nhiều tới kết quả của tìm kiếm - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.3 Phương pháp của chúng tôi hoạt động trên ảnh tự nhiên. Việc thêm cấp xám cho ảnh tự nhiên không làm ảnh hưởng nhiều tới kết quả của tìm kiếm (Trang 36)
Bảng 3.3: Thử nghiệm trên ảnh một màu. Chỉ số Avarage Recall với các phương phá - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Bảng 3.3 Thử nghiệm trên ảnh một màu. Chỉ số Avarage Recall với các phương phá (Trang 38)
Hình 3.5: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập Coast - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.5 Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập Coast (Trang 39)
Hình 3.6: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập coast - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.6 Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập coast (Trang 40)
Hình 3.7: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập forest - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.7 Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập forest (Trang 41)
Hình 3.8: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập insidecity - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.8 Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập insidecity (Trang 42)
Hình 3.9: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập opencountry - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.9 Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập opencountry (Trang 43)
Hình 3.10: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập tallbuilding - Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung
Hình 3.10 Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập tallbuilding (Trang 44)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Dựa trên không gian Ứng dụng trong tổng hợp và hoàn thiện ảnh Giới thiệu

Phƣơng pháp của Swain và Ballard

Phƣơng pháp của chúng tô

Kết quả thử nghiệm CHƢƠNG 4 TÌM KIẾM DỰA TRÊN LƢỢC ĐỒ KHÁI NIỆM 4.1 Giới thiệu Các phƣơng pháp dựa trên lƣợc đồ điểm đặc trƣng

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN