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Méthodes d'Apprentissage pour la Recherche d'Images par le Contenu.
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Gosselin, Philippe Henri Najjar, Micheline Cord, Matthieu Ambroise, Christophe Philipp-Foliguet, Sylvie |
| Copyright Year | 2004 |
| Abstract | Les techniques de classification statistiques connaissent actuellement un intérêt croissant dans la communauté de recherche d’image par le contenu (CBIR). Nous comparons dans cet article une méthode par discrimination (SVM) avec une méthode par modélisation (Mélange de Gaussiennes), reconnues comme étant parmi les meilleures techniques de classification. Ces deux approches ont été adaptées au contexte du CBIR. Les avantages de chacune d’entre elles ont été dégagés à l’issue de tests menés sur les 500 images de la base généraliste ANN. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://perso-etis.ensea.fr/~gosselin/pdf/gosselin04rfia.pdf |
| Alternate Webpage(s) | http://publi-etis.ensea.fr/2004/GNCAP04/gosselin04rfia.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00520277/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |