Enhancement of user mode prediction through texture similarity
المؤلف
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 6، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2006)12ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2006-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Identifying user mode is one of the difficult psychological problems.
A general framework for predicting user mode is presented in this paper.
It depends on using content based image retrieval (CBIR) that is dependent on texture similarity instead of color coherent similarity.
Theoretically, color coherence vectors (CCVs) will retrieve images with overall similar color distribution.
Mode or attitude change may not affect the color distribution, but any change in background, clothes, makeup and hair style will do.
Systems based on color coherent feature extraction require tremendous offline changes in the image database to compile necessary changes for accurate prediction of user mode.
Consequently, the system presented in this paper is a promising step towards using CBIR based on texture features rather than color features to enhance the prediction of user attitude.
The results exhibit better improvements in defining user mode in comparison with the previous work.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Alfi, A. E.. 2006. Enhancement of user mode prediction through texture similarity. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 6, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-284335
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Alfi, A. E.. Enhancement of user mode prediction through texture similarity. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 6, no. 1 (Jan. 2006).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-284335
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Alfi, A. E.. Enhancement of user mode prediction through texture similarity. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2006. Vol. 6, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-284335
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-284335
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