A New Similarity Measure Based on Fuzzy Monotonic Inclusion for Image Retrieval Systems
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,640
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE04_061
تاریخ نمایه سازی: 6 مهر 1391
Abstract:
This paper proposed a Fuzzy monotonic inclusion (FMI) approach in order to measure similarity between images. Firstly, an image is segmented to several regions, then each region is described by a fuzzy set. Finally, extracted features from each region are mapped into a fuzzy similarity model. FMI scheme makes relation between regions and based on the relations, the regions are selected for the comparison process. Thus, for every image region, both parameters of fuzzy location and area is extracted. We investigated FMI From the conceptual point of view and Semantic relation among Objects. The experimental results on Label Me database, a real world image dataset including 163,000 images, show superiority of the FMI in compared with UFM and Fuzzy Histogram.
Keywords:
Authors
Jafar Emamipour
Sama technical and vocational training college, Islamic Azad University, Ilam Branch, Ilam, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :