41,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
21 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

La recuperación de imágenes basada en el contenido (CBIR) es la base de los sistemas de recuperación de imágenes actuales. Para obtener resultados de recuperación más precisos, se integraron en los CBIR enfoques basados en la retroalimentación de relevancia (RF) que tienen en cuenta la información de retroalimentación del usuario. El reconocimiento y la recuperación de marcas es un componente vital de la recuperación de imágenes basada en el contenido (CBIR). Se trata de comparar la marca o el logotipo introducidos con las imágenes de marcas almacenadas en la base de datos. Esta aplicación, en…mehr

Produktbeschreibung
La recuperación de imágenes basada en el contenido (CBIR) es la base de los sistemas de recuperación de imágenes actuales. Para obtener resultados de recuperación más precisos, se integraron en los CBIR enfoques basados en la retroalimentación de relevancia (RF) que tienen en cuenta la información de retroalimentación del usuario. El reconocimiento y la recuperación de marcas es un componente vital de la recuperación de imágenes basada en el contenido (CBIR). Se trata de comparar la marca o el logotipo introducidos con las imágenes de marcas almacenadas en la base de datos. Esta aplicación, en el marco de CBIR, se centra en la optimización de la búsqueda en la base de datos mediante la extracción de características mínimas del conjunto de imágenes y el uso de un mecanismo de retroalimentación de relevancia para identificar las imágenes relevantes. Los investigadores que trabajan en el campo de la recuperación de imágenes de marcas comerciales han aplicado enfoques como la representación cuantizada de las regiones del logotipo/marca comercial, la agrupación de las características locales y las características de la vecindad espacial de las imágenes de marcas comerciales en una unidad y el aprendizaje de un modelo estadístico para la distribución de detecciones erróneas.
Autorenporträt
A Dra. Latika Pinjarkar obteve seu doutorado em CSE pela CSVTU Índia em 2019. Ela tem mais de 22 anos de experiência em ensino. Atualmente é Professora Associada no Departamento de CSE do Instituto de Tecnologia Symbiosis de Nagpur, Symbiosis International Deemed University Pune India. As suas áreas de investigação são a aprendizagem automática da visão computacional e o CBIR.