Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/51523
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorZhagorina, Kseniaen
dc.contributor.authorBuslavyev, Alexeyen
dc.date.accessioned2024-03-21T08:51:17Z-
dc.date.available2024-03-21T08:51:17Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationZhagorina K. Computer analysis of visual image similarity / Ksenia Zhagorina, Alexey Buslavyev // CEUR Workshop Proceedings. — 2012. — Vol. 1178.en
dc.identifier.issn1613-0073-
dc.identifier.other43789id
dc.identifier.otherhttp://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=8YFLogxK&scp=84922042129m
dc.identifier.other0ec92f80-4d4b-4656-b521-b37c7ebcd02epure_uuid
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/51523-
dc.description.abstractThis 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.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoenen
dc.publisherPleiades Publishing Ltden
dc.sourceCEUR Workshop Proceedingsen
dc.subjectCLASSIFICA-TION PROBLEMen
dc.subjectCOMPUTER VISIONen
dc.subjectIMAGE ANALYSISen
dc.subjectIMAGE SEARCHen
dc.subjectKOHONEN NETWORKen
dc.subjectMAXIMUM LIKELIHOOD METHODen
dc.subjectMULTICLASS CLASSIFICATIONen
dc.subjectPROBABILISTIC MODELen
dc.subjectVISUAL SIMILARITY ANALYSISen
dc.subjectALGORITHMSen
dc.subjectARTIFICIAL INTELLIGENCEen
dc.subjectCLASSIFICATION (OF INFORMATION)en
dc.subjectCOMPUTER VISIONen
dc.subjectIMAGE ANALYSISen
dc.subjectLEARNING ALGORITHMSen
dc.subjectLEARNING SYSTEMSen
dc.subjectMAXIMUM LIKELIHOODen
dc.subjectMAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATIONen
dc.subjectROBOTSen
dc.subjectSELF ORGANIZING MAPSen
dc.subjectCLASSIFICA-TION PROBLEMen
dc.subjectIMAGE SEARCHen
dc.subjectKOHONEN NETWORKen
dc.subjectMAXIMUM LIKELIHOOD METHODSen
dc.subjectMULTI-CLASS CLASSIFICATIONen
dc.subjectPROBABILISTIC MODELINGen
dc.subjectVISUAL SIMILARITYen
dc.subjectIMAGE CLASSIFICATIONen
dc.titleComputer analysis of visual image similarityen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.identifier.scopus84922042129-
local.affiliationUral Federal University, Institute of Mathematics and Computer Sciences, Yekaterinburg, Russian Federationen
local.contributor.employeeБуславьев Алексей Владимировичru
local.volume1178-
local.contributor.departmentИнститут естественных наук и математикиru
local.identifier.pure1131986-
local.identifier.eid2-s2.0-84922042129-
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-84922042129.pdf344,33 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.