Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/51523
Название: | Computer analysis of visual image similarity |
Авторы: | Zhagorina, Ksenia Buslavyev, Alexey |
Дата публикации: | 2012 |
Издатель: | Pleiades Publishing Ltd |
Библиографическое описание: | Zhagorina K. Computer analysis of visual image similarity / Ksenia Zhagorina, Alexey Buslavyev // CEUR Workshop Proceedings. — 2012. — Vol. 1178. |
Аннотация: | This paper is a description of image analysis and machine-learning algorithms used for multiclass image classification in the process of our partici-pation in the ImageCLEF 2012 competition. Our goal was to develop an appli-cation that could successfully determine the location of a mobile robot using the visual information provided by a camera placed on the robot. The resulting ap-plication uses machine-learning methods that improved on self-organizing Ko-honen maps and classification algorithms based on probabilistic models. The result of our work was an application that was able to correctly classify 86 per-cent of input images presented in the ImageCLEF Robot Vision task. |
Ключевые слова: | CLASSIFICA-TION PROBLEM COMPUTER VISION IMAGE ANALYSIS IMAGE SEARCH KOHONEN NETWORK MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD MULTICLASS CLASSIFICATION PROBABILISTIC MODEL VISUAL SIMILARITY ANALYSIS ALGORITHMS ARTIFICIAL INTELLIGENCE CLASSIFICATION (OF INFORMATION) COMPUTER VISION IMAGE ANALYSIS LEARNING ALGORITHMS LEARNING SYSTEMS MAXIMUM LIKELIHOOD MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION ROBOTS SELF ORGANIZING MAPS CLASSIFICA-TION PROBLEM IMAGE SEARCH KOHONEN NETWORK MAXIMUM LIKELIHOOD METHODS MULTI-CLASS CLASSIFICATION PROBABILISTIC MODELING VISUAL SIMILARITY IMAGE CLASSIFICATION |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/51523 |
Идентификатор SCOPUS: | 84922042129 |
Идентификатор PURE: | 1131986 |
ISSN: | 1613-0073 |
Располагается в коллекциях: | Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2-s2.0-84922042129.pdf | 344,33 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.