Polish (Poland)English (United Kingdom)

Content-Based Image Retrieval Optimization by Differential Evolution

Rodzaj publikacji: Konferencja
Rok: 2016
Autorzy:
Tytuł książki: Proceedings of 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
Strony: 86-93
Adres: Vancouver BC, Canada
BibTex:
Abstrakt:
In this paper we present a new method for contentbased searching large image databases by comparing content of a query image and images stored in a database. The algorithm consists of three main steps: feature extraction, indexing and system learning. The feature extraction stage is based on two types of features (SURF keypoints and color). For indexing we use the k-means algorithm and for system learning we applied differential evolution. This last step is very important, and significantly improves the results. The presented algorithm can be easily modified, by changing its components (feature extractor or clustering algorithm).

Na tej stronie używamy ciasteczek do zapisania spersonalizowanych ustawien użytkownika oraz w celach statystycznych. Jeśli Państwa przeglądarka nie blokuje ciasteczek, informacje te zostały zapisane na Waszym komputerze.Więcej informacji w naszej polityce prywatności.

Akceptuję wykorzystanie ciasteczek na tej stronie.