Image retrieval using blending of extended feature components
المؤلف
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2022)، ص ص. 60-75، 16ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Receiving the most relevant images from image databases is a challenging and critical issue in many applications.
texture is a substantial feature of an image which depicts the spatial behavior of gray-levels in any given neighborhood.
color features uses a variety of color systems and are meaningful to differentiate image segments.
presently, many of the favorable methods for image content description use local descriptors as their starting point with several conducts.
the content in an image may appear in some feature descriptor's components more accurately than other components.
this paper presents an innovative idea for local image retrieval using a new methodology for feature extraction welding named blend of extended features’ components (BoEFC).
the paper shows that an image's content may be described individually by the feature descriptor's components or collectively through the extended feature components (EFC).
retrieval options are attempted using a selection method of feature components then the relevant results are collected and ordered according to newly adapted feature similarity measures.
the experiments were performed using a general-purpose image database which itself represent a challenge and the INRIA holiday image database.
the experiments was performed by varying the EFCs to compute recall, precision and draw the precision-recall (PR) curves which showed increased recall and precision with some components.
in addition, calculating mAP and mAR showed increased performance due to the BoEFC blending process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lutfi, Huwayda M. S.. 2022. Image retrieval using blending of extended feature components. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 1, pp.60-75.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334984
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lutfi, Huwayda M. S.. Image retrieval using blending of extended feature components. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 1 (Feb. 2022), pp.60-75.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334984
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lutfi, Huwayda M. S.. Image retrieval using blending of extended feature components. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 1, pp.60-75.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334984
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 74-75
رقم السجل
BIM-1334984
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