Using local binary patterns and Gaussian mixture models to bridge the semantic gap in content-based image retrieval
المؤلفون المشاركون
Ayyadi, Usamah
Khalidi, Bilal
Kherfi, Muhammad Lamine
المصدر
Annales des Sciences et Technologie
العدد
المجلد 8، العدد 1 (31 مايو/أيار 2016)، ص ص. 34-41، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-05-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Content-Based Image Retrieval (CBIR) engines are systems aiming at using the visual features of images in order to find their relevant.
Despite the significant efforts that have been made by researchers to develop CBIR systems, they still suffer from the semantic gap between low level image features and high level user concepts.
In this paper, we propose a fully automatic learning-based method to bridge this gap.
Our method uses a Gaussian Mixture Model (GMM) as a visual model for each concept, where each component within it group images having the same visual appearance.
Our method presents a multitude of advantages: 1) allows user to naturally express their needs using a textual query; 2) permit to retrieve images from unlabeled collections using a textual query; 3) It is fully automatic, as it doesn’t require any human intervention.
Experimental results show the efficiency of our method and a high accuracy in retrieval has been achieved
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ayyadi, Usamah& Khalidi, Bilal& Kherfi, Muhammad Lamine. 2016. Using local binary patterns and Gaussian mixture models to bridge the semantic gap in content-based image retrieval. Annales des Sciences et Technologie،Vol. 8, no. 1, pp.34-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-811670
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ayyadi, Usamah…[et al.]. Using local binary patterns and Gaussian mixture models to bridge the semantic gap in content-based image retrieval. Annales des Sciences et Technologie Vol. 8, no. 1 (May. 2016), pp.34-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-811670
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ayyadi, Usamah& Khalidi, Bilal& Kherfi, Muhammad Lamine. Using local binary patterns and Gaussian mixture models to bridge the semantic gap in content-based image retrieval. Annales des Sciences et Technologie. 2016. Vol. 8, no. 1, pp.34-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-811670
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 40-41
رقم السجل
BIM-811670
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