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Image indexing and retrieval using an ART-2A neural network architecture

Mello, Rodrigo Fernandes de; BUENO, Josiane Maria; SENGER, Luciano Jose; YANG, Laurence T.
Fonte: JOHN WILEY & SONS INC Publicador: JOHN WILEY & SONS INC
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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57.816924%
Traditional content-based image retrieval (CBIR) systems use low-level features such as colors, shapes, and textures of images. Although, users make queries based on semantics, which are not easily related to such low-level characteristics. Recent works on CBIR confirm that researchers have been trying to map visual low-level characteristics and high-level semantics. The relation between low-level characteristics and image textual information has motivated this article which proposes a model for automatic classification and categorization of words associated to images. This proposal considers a self-organizing neural network architecture, which classifies textual information without previous learning. Experimental results compare the performance results of the text-based approach to an image retrieval system based on low-level features. (c) 2008 Wiley Periodicals, Inc.

"Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets" ; "Content based image retrieval through multiresolution wavelet analysis

Castañon, Cesar Armando Beltran
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/02/2003 Português
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37.568022%
Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

A importância do tratamento intelectual das fotografias visando à recuperação da imagem; The importance of intellectual treatment in photographs aiming at image retrieval

Amaral, Luciana
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/10/2009 Português
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38.133267%
Este trabalho discute a importância do estabelecimento de uma política de indexação e a proposição de uma linguagem documentária (LD) para orientar o documentalista quanto ao processo de indexação de fotografias, alinhado às necessidades do usuário e ao perfil da instituição. Foi realizada uma análise comparativa entre o referencial teórico e as práticas existentes em três instituições-memória. A questão fundamental foi verificar se a metodologia utilizada estava alinhada ao perfil da instituição-memória e se atendia às necessidades dos usuários. Averiguamos que, apesar de haver métodos já consagrados referentes à análise do conteúdo da imagem e à criação de linguagens documentárias, estes não foram utilizados nas instituições-memória com acervos fotográficos. A tarefa de indexação foi realizada ali a partir de critérios muito particulares; no entanto, atendeu às necessidades da instituição, desde que a busca fosse mediada pelo documentalista. Essa constatação reforça a percepção de que o conteúdo da imagem geralmente é identificado conforme o perfil da instituição e as necessidades dos usuários, mas que a adoção de critérios socializáveis de representação do conteúdo da imagem se torna essencial quando o sistema não prevê a mediação do profissional documentalista.; The present paper discusses the importance of establishing an indexing policy and the proposal for a documentary language (DL) to guide documentalists regarding photographic indexing processes...

Caracterização de imagens de úlceras dermatológicas para indexação e recuperação por conteúdo; Characterization of dermatological ulcers images for indexing and content-based retrieval

Pereira, Silvio Moreto
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/11/2012 Português
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37.887466%
Úlceras de pele são causadas devido à deficiência na circulação sanguínea. O diagnóstico é feito pela análise visual das regiões afetadas. A quantificação da distribuição de cores da lesão, por meio de técnicas de processamento de imagens pode auxiliar na caracterização e análise da dinâmica do processo patológico e resposta ao tratamento. O processamento de imagens de úlceras dermatológicas envolve etapas relacionadas a segmentação, caracterização e indexação. Esta análise é importante para classificação, recuperação de imagens similares e acompanhamento da evolução de uma lesão. Este trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de segmentação e caracterização de imagens coloridas de úlceras de pele, baseadas nos modelos de cores RGB, HSV, L*a*b* e L*u*v*, utilizando suas componentes na extração de informações de textura e cor. Foram utilizadas técnicas de Aprendizado de Máquina e algoritmos matemáticos para a segmentação e extração de atributos, utilizando uma base de dados com 172 imagens. Nos testes de recuperação, foram utilizadas diferentes métricas de distância para avaliação do desempenho e técnicas de seleção de atributos. Os resultados obtidos evidenciam bom potencial para apoio ao diagnóstico e acompanhamento da evolução do tratamento com valores de até 75% de precisão para as técnicas de recuperação...

Indexação e recuperação de imagens por cor e estrutura; Image indexing and retrieval by color and shape

Costa, Yandre Maldonado e Gomes da
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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57.94604%
Este trabalho descreve um conjunto de técnicas para a recuperação de imagens baseada nos aspectos cromático e estrutural das mesmas. A abordagem aqui descrita utiliza mecanismos que permitem a preservação de informação espacial referente aos conteúdos extraídos da imagem de forma que a sua precisão possa ser ajustada de acordo com a necessidade da consulta. Um outro importante aspecto aqui considerado, é a possibilidade de se optar por um dos seguintes espaços de cores para a verificação de distâncias entre cores no momento da recuperação: RGB, L*u*v*, ou L*a*b*. Com estas diferentes possibilidades de espaços de cores, será verificada a influência que os mesmos podem provocar no processo de recuperação de imagens baseado em aspectos cromáticos. O conjunto de técnicas para a recuperação de imagens abordadas neste trabalho levou à construção do sistema RICE, um ambiente computacional através do qual pode-se realizar consultas a partir de um repositório de imagens. Para a verificação do desempenho dos diferentes parâmetros ajustáveis na recuperação de imagens aqui descrita e implementada no sistema RICE, foram utilizadas curvas de “Recall x Precision”.; This work describes a set of image retrieval techniques by color and shape similarity. The approach presented here allows to preserve spacial relantionships of the contents extracted from the image. And it can be adjusted accordingly to the query needs. Another important feature considered here...

A scalable re-ranking method for content-based image retrieval

Guimaraes Pedronette, Daniel Carlos; Almeida, Jurandy; Torres, Ricardo da S.
Fonte: Elsevier B.V. Publicador: Elsevier B.V.
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 91-104
Português
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37.991567%
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Processo FAPESP: 07/52015-0; Processo FAPESP: 09/05951-8; Processo FAPESP: 09/18438-7; Processo FAPESP: 11/11171-5; Processo FAPESP: 13/08645-0; Content-based Image Retrieval (CBIR) systems consider only a pairwise analysis, i.e., they measure the similarity between pairs of images, ignoring the rich information encoded in the relations among several images. However, the user perception usually considers the query specification and responses in a given context. In this scenario, re-ranking methods have been proposed to exploit the contextual information and, hence, improve the effectiveness of CBIR systems. Besides the effectiveness, the usefulness of those systems in real-world applications also depends on the efficiency and scalability of the retrieval process, imposing a great challenge to the re-ranking approaches, once they usually require the computation of distances among all the images of a given collection. In this paper, we present a novel approach for the re-ranking problem. It relies on the similarity of top-k lists produced by efficient indexing structures...

Indexação multimídia escalável e busca por similaridade em alta dimensionalidade; Scalable multimedia indexing and similarity search in high dimensionality

Fernando Cesar Akune
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/08/2011 Português
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38.013735%
A disseminação de grandes coleções de arquivos de imagens, músicas e vídeos tem aumentado a demanda por métodos de indexação e sistemas de recuperação de informações multimídia. No caso de imagens, os sistemas de busca mais promissores são os sistemas baseados no conteúdo, que ao invés de usarem descrições textuais, utilizam vetores de características, que são representações de propriedades visuais, como cor, textura e forma. O emparelhamento dos vetores de características da imagem de consulta e das imagens de uma base de dados é implementado através da busca por similaridade. A sua forma mais comum é a busca pelos k vizinhos mais próximos, ou seja, encontrar os k vetores mais próximos ao vetor da consulta. Em grandes bases de imagens, um índice é indispensável para acelerar essas consultas. O problema é que os vetores de características podem ter muitas dimensões, o que afeta gravemente o desempenho dos métodos de indexação. Acima de 10 dimensões, geralmente é preciso recorrer aos métodos aproximados, sacrificando a eficácia em troca da rapidez. Dentre as diversas soluções propostas, existe uma abordagem baseada em curvas fractais chamadas curvas de preenchimento do espaço. Essas curvas permitem mapear pontos de um espaço multidimensional em uma única dimensão...

Hierarchical linear subspace indexing method

Wichert, Andreas; Silva, Mário J.
Fonte: Department of Informatics, University of Lisbon Publicador: Department of Informatics, University of Lisbon
Tipo: Relatório
Publicado em /03/2006 Português
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38.013735%
Traditional multimedia indexing methods are based on the principle of hierarchical clustering of the data space where metric properties are used to build a tree that can then be used to prune branches while processing the queries. However, the performance of these methods will deteriorate rapidly when the dimensionality of the data space is increased. We describe a new hierarchical linear subspace indexing method will based on the generic multimedia indexing (GEMINI) approach, which does not suffer from the dimensionality problem. The hierarchical subspace approach offers a fast searching method for large content-based multimedia databases. The approach will be demonstrated on image indexing, in which the subspaces correspond to different resolutions of the images. During content-based image retrieval the search starts in the subspace with the lowest resolution of the images. In this subspace the set off all possible similar images is determined. In the next subspace additional metric information corresponding to a higher resolution is used to reduce this set. This procedure is repeated until the similar images can be determined eliminating the false candidates.

Combining multi-visual features for efficient indexing in a large image database

Ngu, A.; Sheng, Q.; Huynh, D.; Lei, R.
Fonte: Springer-Verlag Publicador: Springer-Verlag
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2001 Português
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38.325046%
The optimized distance-based access methods currently available for multidimensional indexing in multimedia databases have been developed based on two major assumptions: a suitable distance function is known a priori and the dimensionality of the image features is low. It is not trivial to define a distance function that best mimics human visual perception regarding image similarity measurements. Reducing high-dimensional features in images using the popular principle component analysis (PCA) might not always be possible due to the non-linear correlations that may be present in the feature vectors. We propose in this paper a fast and robust hybrid method for non-linear dimensions reduction of composite image features for indexing in large image database. This method incorporates both the PCA and non-linear neural network techniques to reduce the dimensions of feature vectors so that an optimized access method can be applied. To incorporate human visual perception into our system, we also conducted experiments that involved a number of subjects classifying images into different classes for neural network training. We demonstrate that not only can our neural network system reduce the dimensions of the feature vectors, but that the reduced dimensional feature vectors can also be mapped to an optimized access method for fast and accurate indexing.; Anne H.H. Ngu...

Representation and indexing of medical images; Representacion e indización de imágenes médicas.

Alfredo Moreno, Ramòn; De Sá Rebelo, Marina; Gutiérrez, Marco Antonio
Fonte: Murcia, Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones Publicador: Murcia, Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Português
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37.776045%
La interpretación del significado de una imagen por el ordenador es una tarea muy compleja. Hay una brecha entre la comprensión humana y la comprensión computacional de su significado. En este trabajo se presentan algunos de los conceptos necesarios para la interpretación, representación e indización de imágenes computacionales, centrándose en imágenes médicas. Se describe la representación de imágenes con características de bajo nivel (como color y textura) y el uso de características de alto nivel, tales como ontologías.; ABSTRACT: The interpretation of an image by the computer is a highly complex task. There is a huge gap between the human and computational understanding of images and its interpretation. In this paper we present some of the concepts involved in the representation, indexing and interpretation of computerized images, focusing on medical imaging. The representation of images by low-level features (such as color and texture) is described as well as the use of high-level features such as ontologies.

Image Retrieval using Landmark Indexing for Indoor Navigation

Sinha, Dwaipayan
Fonte: Quens University Publicador: Quens University
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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38.047188%
A novel approach is proposed for real-time retrieval of images from a large database of overlapping images of an indoor environment. The procedure extracts visual features from images using selected computer vision techniques, and processes the extracted features to create a reduced list of features annotated with the frame numbers they appear in. This method is named landmark indexing. Unlike some state-of-the-art approaches, the proposed method does not need to consider large image adjacency graphs because the overlap of the images in the map sufficiently increases information gain, and mapping of similar features to the same landmark reduces the search space to improve search efficiency. Empirical evidence from experiments on real datasets shows high (90-100%) accuracy in image retrieval, and improvement in search time from the order of 100-200 milliseconds to the order of 10-30 milliseconds. The image retrieval technique is also demonstrated by integrating it into a 3D real-time navigation system. This system is tested in several indoor environments and all experiments show accurate localization results in large indoor areas with errors in the order of 15-20 centimeters only.; Thesis (Master, Electrical & Computer Engineering) -- Queen's University...

Étude sur l’influence du vocabulaire utilisé pour l’indexation des images en contexte de repérage multilingue

Ménard, Elaine
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation
Português
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48.80144%
Depuis quelques années, Internet est devenu un média incontournable pour la diffusion de ressources multilingues. Cependant, les différences linguistiques constituent souvent un obstacle majeur aux échanges de documents scientifiques, culturels, pédagogiques et commerciaux. En plus de cette diversité linguistique, on constate le développement croissant de bases de données et de collections composées de différents types de documents textuels ou multimédias, ce qui complexifie également le processus de repérage documentaire. En général, on considère l’image comme « libre » au point de vue linguistique. Toutefois, l’indexation en vocabulaire contrôlé ou libre (non contrôlé) confère à l’image un statut linguistique au même titre que tout document textuel, ce qui peut avoir une incidence sur le repérage. Le but de notre recherche est de vérifier l’existence de différences entre les caractéristiques de deux approches d’indexation pour les images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne, en vocabulaire contrôlé et en vocabulaire libre, et entre les résultats obtenus au moment de leur repérage. Cette étude suppose que les deux approches d’indexation présentent des caractéristiques communes...

Content Based Image Indexing and Retrieval

Bhute, Avinash N; Meshram, B. B.
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 08/01/2014 Português
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37.6792%
In this paper, we present the efficient content based image retrieval systems which employ the color, texture and shape information of images to facilitate the retrieval process. For efficient feature extraction, we extract the color, texture and shape feature of images automatically using edge detection which is widely used in signal processing and image compression. For facilitated the speedy retrieval we are implements the antipole-tree algorithm for indexing the images.; Comment: 12 pages

Indexing of CNN Features for Large Scale Image Search

Liu, Ruoyu; Zhao, Yao; Wei, Shikui; Zhu, Zhenfeng; Liao, Lixin; Qiu, Shuang
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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38.188887%
Convolutional neural network (CNN) feature that represents an image with a global and high-dimensional vector has shown highly discriminative capability in image search. Although CNN features are more compact than most of local representation schemes, it still cannot efficiently deal with large-scale image search issues due to its non-negligible computational cost and storage usage. In this paper, we propose a simple but effective image indexing framework to improve the computational and storage efficiency of CNN features. Instead of projecting each CNN feature vector into a global hashing code, the proposed framework adapts Bag-of-Word model and inverted table to global feature indexing. To this end, two strategies, which are based on semantic information associated with CNN features, are proposed to convert a global vector to one or several discrete words. In addition, several strategies for compensating quantization error are fully investigated under the indexing framework. Extensive experimental results on two public benchmarks show the superiority of our framework.; Comment: 14 pages, 22 figures

Using MapReduce for Large-scale Medical Image Analysis

Markonis, Dimitrios; Schaer, Roger; Eggel, Ivan; Müller, Henning; Depeursinge, Adrien
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 23/10/2015 Português
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37.857092%
The growth of the amount of medical image data produced on a daily basis in modern hospitals forces the adaptation of traditional medical image analysis and indexing approaches towards scalable solutions. The number of images and their dimensionality increased dramatically during the past 20 years. We propose solutions for large-scale medical image analysis based on parallel computing and algorithm optimization. The MapReduce framework is used to speed up and make possible three large-scale medical image processing use-cases: (i) parameter optimization for lung texture segmentation using support vector machines, (ii) content-based medical image indexing, and (iii) three-dimensional directional wavelet analysis for solid texture classification. A cluster of heterogeneous computing nodes was set up in our institution using Hadoop allowing for a maximum of 42 concurrent map tasks. The majority of the machines used are desktop computers that are also used for regular office work. The cluster showed to be minimally invasive and stable. The runtimes of each of the three use-case have been significantly reduced when compared to a sequential execution. Hadoop provides an easy-to-employ framework for data analysis tasks that scales well for many tasks but requires optimization for specific tasks.; Comment: 10 pages...

Focused structural document image retrieval in digital mailroom applications

Gao, Hongxing
Fonte: [Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, Publicador: [Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona,
Tipo: Tesis i dissertacions electròniques; info:eu-repo/semantics/doctoralThesis; info:eu-repo/semantics/publishedVersion Formato: application/pdf
Publicado em //2015 Português
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37.776045%
Aquesta tesi doctoral presenta un marc de treball genèric per a la cerca de documents digitals partint d'un document de mostra de referencia, on el criteri de similitud pot ser tant a nivell de pàgina com a nivell de subparts d'interès. Combinem la tècnica d'indexació estructural amb correspondències entre parells de regions locals d'interès, on aquestes contenen informació tant estructural com visual, i detallem la combinació adient usada d'aquests dos tipus d'informació per ser usada com a únic criteri de similitud a l'hora de fer la cerca. Donat que l'estructura d'un document està lligada a les distàncies entre els seus continguts, d'entrada presentem un detector eficient que anomenem Distance Transform based Maximally Stable Extremal Regions (DTMSER). El detector proposat és capàs d'extreure eficientment l'estructura del document en forma de dendrograma (arbre jeràrquic) de regions d'interès a diferents escales, les quals guarden una gran similitud amb els caracters, paraules i paràgrafs. Els experiments realitzats proven que l'algorisme DTMSER supera els mètodes de referència, amb l'avantatge de requerir menys regions d'interès. A continuació proposem un mètode basat en parells de descriptors Bag‐of‐Words (BoW) que permet representar el dendrograma descrit anteriorment i resultat de l'algorisme DTMSER. El nostre mètode consisteix en representar cada document en forma de llista de parelles de regions d'interès...

Towards an interactive index structuring system for content-based image retrieval in large image databases

Phuong, LAI Hien
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //2014 Português
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47.887466%
Advisors: Muriel Visani, Alain Boucher, Jean-Marc Ogier. Date and location of PhD thesis defense: 2 October 2013, University of La Rochelle; In recent years, the expansion of acquisition devices such as digital cameras, the development of storage and transmission techniques and the success of tablet computers facilitate the development of many large image databases as well as the interactions with the users. This thesis [1] deals with the problem of Content-Based Image Retrieval (CBIR) on these huge masses of data. Traditional CBIR systems generally rely on three phases: feature extraction, feature space structuring and retrieval. In this thesis, we are particularly interested in the structuring phase (normally called indexing phase), which plays a very important role in finding information in large databases. This phase aims at organizing the visual feature descriptors of all images into an efficient data structure in order to facilitate, accelerate and improve further retrieval. We assume that the feature extraction phase is completed and the image feature descriptors which are usually low-level features describing the color, shape, texture, etc. of all images are available. Instead of traditional structuring methods, clustering methods which organize image descriptors into groups of similar objects (clusters)...

FMIRS : a fuzzy indexing and retrieval system of mosaic-image database

Maghrebi, wafa Abbassi
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //2014 Português
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47.909463%
This work is dedicated to present a fuzzy-set based system useful for image indexing and retrieval pertaining to historical Roman-mosaics. This exceptional collection of mosaics dates back from the first to fourth centuries AD. Considering the state of these images (i.e. noise, color degradation, etc.) a fuzzy features definition is necessary. Thereby, we use a robust to rotation, scale and translation fuzzy extended curvature scale space (CSS) as shape descriptor. Furthermore, we propose a fuzzy color-quantization approach, applied on mosaics, using HSV color space. The system allows for two user-friendly querying modes: a drawing based mode and the mode that fusion both shape and color features using a unified fuzzy similarity measure. Based on queries of variable complexity, the advanced fuzzy system has managed to achieve interesting recall, precision and F-measure rates.

Query engine of novelty in video streams

Kang, James
Fonte: Rochester Instituto de Tecnologia Publicador: Rochester Instituto de Tecnologia
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 19999 bytes; 2932580 bytes; 234559 bytes; 1 bytes; 2061 bytes; 698 bytes; 5468 bytes; 49 bytes; 19999 bytes; 2932580 bytes; application/pdf; application/pdf; text/plain; text/plain; text/plain; application/octet-stream; application/octet-stream; applicati
Português
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38.427117%
Prior research on novelty detection has primarily focused on algorithms to "detect" novelty for a given application domain. Effective storage, indexing and retrieval of novel events (beyond detection) are largely ignored as a problem in itself. In light of the recent advances in counter-terrorism efforts and link discovery initiatives, the need for effective data management of novel events assumes apparent importance. Automatically detecting novel events in video data streams is an extremely challenging task. The aim of this thesis is to provide evidence to the fact that the notion of novelty in video as perceived by a human is extremely subjective and therefore algorithmically illdefined. Though it comes as no surprise that current machine-based parametric learning systems to accurately mimic human novelty perception are far from perfect such systems have recently been very successful in exhaustively capturing novelty in video once the novelty function is well-defined by a human expert. So, how truly effective are these machine based novelty detection systems as compared to human novelty detection? In this paper we outline an experimental evaluation of the human vs machine based novelty systems in terms of qualitative performance. We then quantify this evaluation using a variety of metrics based on location of novel events...

Intelligent Image Retrieval Techniques: A Survey

Mussarat,Yasmin; Sajjad,Mohsin; Muhammad,Sharif
Fonte: UNAM, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico Publicador: UNAM, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2014 Português
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47.49075%
In the current era of digital communication, the use of digital images has increased for expressing, sharing and interpreting information. While working with digital images, quite often it is necessary to search for a specific image for a particular situation based on the visual contents of the image. This task looks easy if you are dealing with tens of images but it gets more difficult when the number of images goes from tens to hundreds and thousands, and the same content-based searching task becomes extremely complex when the number of images is in the millions. To deal with the situation, some intelligent way of content-based searching is required to fulfill the searching request with right visual contents in a reasonable amount of time. There are some really smart techniques proposed by researchers for efficient and robust content-based image retrieval. In this research, the aim is to highlight the efforts of researchers who conducted some brilliant work and to provide a proof of concept for intelligent content-based image retrieval techniques.