Stochastic Optimized Relevance Feedback Particle Swarm Optimization for Content Based Image Retrieval
المؤلفون المشاركون
Imran, Muhammad
Hashim, Rathiah
Noor Elaiza, Abd Khalid
Irtaza, Aun
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
One of the major challenges for the CBIR is to bridge the gap between low level features and high level semantics according to the need of the user.
To overcome this gap, relevance feedback (RF) coupled with support vector machine (SVM) has been applied successfully.
However, when the feedback sample is small, the performance of the SVM based RF is often poor.
To improve the performance of RF, this paper has proposed a new technique, namely, PSO-SVM-RF, which combines SVM based RF with particle swarm optimization (PSO).
The aims of this proposed technique are to enhance the performance of SVM based RF and also to minimize the user interaction with the system by minimizing the RF number.
The PSO-SVM-RF was tested on the coral photo gallery containing 10908 images.
The results obtained from the experiments showed that the proposed PSO-SVM-RF achieved 100% accuracy in 8 feedback iterations for top 10 retrievals and 80% accuracy in 6 iterations for 100 top retrievals.
This implies that with PSO-SVM-RF technique high accuracy rate is achieved at a small number of iterations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Imran, Muhammad& Hashim, Rathiah& Noor Elaiza, Abd Khalid& Irtaza, Aun. 2014. Stochastic Optimized Relevance Feedback Particle Swarm Optimization for Content Based Image Retrieval. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050908
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Imran, Muhammad…[et al.]. Stochastic Optimized Relevance Feedback Particle Swarm Optimization for Content Based Image Retrieval. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050908
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Imran, Muhammad& Hashim, Rathiah& Noor Elaiza, Abd Khalid& Irtaza, Aun. Stochastic Optimized Relevance Feedback Particle Swarm Optimization for Content Based Image Retrieval. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050908
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050908
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر