A Long Term Learning Method in CBIR Systems by Defining Semantic Templates
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,509
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_286
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
This paper provides a long term learning method in CBIR systems by defining a kind of semantic template to represent semantic concepts of images. Information, which isachieved in the short learning technique, is used in construction of semantic templates. A similarity function is introduced to findthe similarity between queries and semantic templates. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Esmat Rashedi
Shahid Bahonar university of Kerman
Hossein Nezamabadi-pour
Shahid Bahonar university of Kerman
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :