36,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
18 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Il recupero delle immagini basato sul contenuto usa le caratteristiche a un livello basso o di pixel dell'immagine, come il colore, la struttura e la forma. E sulla base di questa caratteristica ottiene le foto giuste dai supporti di memorizzazione. Ma qui il problema chiave per il ricercatore è trovare l'immagine più rilevante dal database prima o per una piccola quantità di iterazioni di ricerca. A breve termine l'istogramma di colore HSV è un'eccellente caratteristica dell'immagine ed è stato usato in vari programmi di ricerca. In questo articolo, l'istogramma di colore HSV è basato su…mehr

Produktbeschreibung
Il recupero delle immagini basato sul contenuto usa le caratteristiche a un livello basso o di pixel dell'immagine, come il colore, la struttura e la forma. E sulla base di questa caratteristica ottiene le foto giuste dai supporti di memorizzazione. Ma qui il problema chiave per il ricercatore è trovare l'immagine più rilevante dal database prima o per una piccola quantità di iterazioni di ricerca. A breve termine l'istogramma di colore HSV è un'eccellente caratteristica dell'immagine ed è stato usato in vari programmi di ricerca. In questo articolo, l'istogramma di colore HSV è basato su un'immagine per estrarre un elemento di colore e misurare il valore dell'istogramma da 72 botti diverse. L'elemento di cucitura viene rimosso utilizzando una trasformata wavelet discreta che aiuta a rimuovere il modello intricato presente nell'immagine. La definizione di una caratteristica dell'istogramma è usata per determinare la posizione e i dettagli geometrici di un'immagine sottraendo i bordi presenti nell'immagine e combinando questi elementi in un unico vettore di elementi in modo da poter ingrandire correttamente l'immagine. Nel processo di classificazione la macchina classificatrice vettoriale è usata per classificare le immagini in diverse categorie di conseguenza.
Autorenporträt
Mohd. Aquib Ansari hat seinen B.E. von SATI Vidisha in Informationstechnologie abgeschlossen (2014). Er hat seinen M.Tech. vom MITS Gwalior in Informationstechnologie gemacht (2017). Derzeit promoviert er am MNNIT Allahabad. Seine Forschungsinteressen umfassen digitale Bildverarbeitung, Computer Vision, künstliche Intelligenz und Netzwerksicherheit.