Using Hidden Markov Model In Hierarchical Image Mining
محل انتشار: پانزدهمین کنفرانس دانشجویی مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,899
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE15_033
تاریخ نمایه سازی: 3 آذر 1391
چکیده مقاله:
Study on image mining methods shows variety viewpoint of these methods to semantic recognition and perception of concepts in large image data bases.Decisive pattern is a combination of different low level feature values, which are unique and significant for describing a semantic concept. If an image includes patternof concept 1, surely it has concept1. Also if this image includes other patterns, so it has the concepts of thosepatterns. Decisive patterns of all the concepts of the hierarchical structure levels of data base are extracted; therefore all the concepts have unique patterns and rules. Rule bases obtainfrom combination of all of the rule base of each concept, then semantic concepts will classify using hierarchicalHidden Markov Model(HMM). Peruse on researches in image mining domain, demonstrates the challenge in the exact definition of image mining. One ofthe aims of this paper is to present a definition for image mining. Presented method can apply on multi concepts images, as inreality each image has some concepts. Experimental results on large databases with many concepts, shows that our approach is more effective than some previous ones
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeedeh Sajjadi-Ghaem-Maghami
Faculty of Electrical, Computer and IT Engineering, Qazvin Azad University, Iran
Salman Sajjadi-Ghaem-Maghami
Shahed University, Tehran, Iran,
MohammadReza Enaloui Chadegani
Faculty of Electrical, Computer and IT Engineering, Qazvin Azad University, Iran
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 :