แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Content based image retrieval using feature fusion technique

Organization : Netaji Subhas University of Technology . Dept. of ECE
Email : krupalig.sp20@nsut.ac.in

Organization : Netaji Subhas University of Technology . Dept. of ECE
Email : sanketb.sp20@nsut.ac.in

Organization : Netaji Subhas University of Technology . Dept. of ECE
Email : ammit@nsut.ac.in
LCSH: Content-based image retrieval
LCSH: Image processing
LCSH: Pattern recognition systems
LCSH: Information retrieval
Abstract: This paper contributes a feature fusion technique for efficient content-based image retrieval. It aims to implement an accurate feature extraction method through the proposed system model. It can be a promising candidate for image retrieval applications as it concatenates the features from deep learning architecture and local binary patterns. Experimentation is done on the benchmark Corel 1000 Database that has been divided into 10 classes of beaches, food, buses, flowers, dinosaurs, elephants, horses, monuments, mountains and snow, and people and villages in Africa. The proposed method achieves an average precision of 95.140o and an average recall of 9.5140o while retrieving 10 images corresponding to a given query image. These results are superior to the existing methods based on deep learning models and local patterns. Also, for variations in the number of l'etrieved images, t'espective average precision, and average recall are calculated. Index Terms--Content based image retrieval, deep learning, local binary pattern
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-14
Issued: 2024-05-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.97-100). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.97-100.pdf 402.54 KB
ใช้เวลา
0.035886 วินาที

Gaynar, Krupali
Title Contributor Type
Content based image retrieval using feature fusion technique
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gaynar, Krupali;Bose, Sanket;Singhal, Amit

บทความ/Article
Bose, Sanket
Title Contributor Type
Content based image retrieval using feature fusion technique
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gaynar, Krupali;Bose, Sanket;Singhal, Amit

บทความ/Article
Singhal, Amit
Title Contributor Type
Content based image retrieval using feature fusion technique
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gaynar, Krupali;Bose, Sanket;Singhal, Amit

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 18
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5,960
รวม 5,978 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 293,553 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,270 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 143 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 23 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 11 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 9 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
รวม 295,014 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.33