Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  search by image
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono koncepcję systemu informatycznego, którego celem jest wyszukiwanie w multimedialnych bazach danych obrazów konkretnej struktury skalnej. Poszukiwanie opiera się wyłącznie na zapytaniu w postaci obrazu, natomiast system w odpowiedzi zwraca zbiór fotografii przedstawiających tę samą strukturę skalną. Zaproponowana konstrukcja systemu bazuje na wykorzystaniu analizy obrazu oraz zagadnień sztucznej inteligencji, a w szczególności metod grupowania i klasyfikacji danych. Jako materiał do prowadzenia badań wybrano 600 zdjęć przedstawiających mikroskopowe obrazy różnych skał. Decyzje dotyczące klasyfikacji oparto na różnych metodach klasyfikacji i grupowania danych. W efekcie badań wykazano, że metody takie jak MEC oraz bazujące na naiwnym klasyfikatorze Bayesa, a także metoda k-najbliższych sąsiadów uzyskują bardzo dobre wyniki klasyfikacji, sięgające dla niektórych z badanych skał nawet 100% poprawnych decyzji.
EN
This paper presents the concept of IT system developed to search in multimedia databases for the images of particular rock structures. The search is based only on the query in the form of the image, while in response, the system returns a collection of photographs representing the same structure of the rock. The proposed project is based on the methods of image analysis and the artificial intelligence, in particular, on the methods of data clustering and classification. To conduct the research, the authors selected 600 photographs of microscopic images of six different rocks. Decisions concerning the classification were based on six different methods of clustering and classification of data. As a result of the study it was proved that methods such as MEC or those based on the naive Bayes classifier as well as the method of the k-nearest neighbors, have very good classification results reaching up to 100% of correct decisions for some of the studied rocks.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.