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

Analysis of multi-features combination of unsupervised content based image retrieval with different degrees of accuracy

Organization : Aligarh Muslim University. Electrical Engineering Section University Polytechnic
Email : s.zakariya@gmail.com

Organization : Aligarh Muslim University. Electrical Engineering Section University Polytechnic
Email : imtiaz212@rediffimail.com
keyword: Unsupervised learning
LCSH: Image processing -- Digital techniques
LCSH: Content-based image retrieval
LCSH: Artificial intelligence
Abstract: The method of identifying related images in an image database is known as image retrieval. Text-based and content-based data processing are the two main forms of image retrieval processes. The visual characteristics of an image, such as color, texture, shape, and spatial design, are used in the content- based approach of image retrieval. In unsupervised mode, the images are retrieved using a cluster-based graph partitioning algorithm. The efficiency of different content based image retrieval systems is contrasted in this paper by fusing multiple image characteristics. The creation of four versions resulted from the integration of several features. Compute the union of all four models by normalizing the value between 0 and 1. The data comes from the COREL image database, which includes 1000 images of the same resolution. According to this article, images can be best recovered using three model-based features rather than two features. The accuracy of the union is thought to be superior.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2024-06-12
Issued: 2024-06-12
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2021 Fourth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2021) (pp.249-254). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2021pp.249-254.pdf 1005.5 KB
ใช้เวลา
0.020147 วินาที

Zakariya, S. M.
Title Contributor Type
Analysis of multi-features combination of unsupervised content based image retrieval with different degrees of accuracy
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Zakariya, S. M.;Khan, Imtiaz A.

บทความ/Article
Khan, Imtiaz A.
Title Contributor Type
Analysis of multi-features combination of unsupervised content based image retrieval with different degrees of accuracy
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Zakariya, S. M.;Khan, Imtiaz A.

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 3
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,747
รวม 2,750 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 1,377 ครั้ง
รวม 1,377 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 : 216.73.216.46