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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Idioma: Inglés
Publicado por Scholars' Press 2014-03-18, 2014
ISBN 10: 3639713249 ISBN 13: 9783639713244
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
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Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Idioma: Inglés
Publicado por Scholars' Press Mrz 2014, 2014
ISBN 10: 3639713249 ISBN 13: 9783639713244
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Each image is partitioned into 4×6 grids of equal-sized sub-blocks. The size of the sub-block is maintained as 64x64 pixels. Further the size of the sub-block is fixed for all the images. Then the color and texture features of each sub-block are computed. A color feature descriptor Local AutoCorrelogram (LAC) which is invariant to translation and occlusion is proposed to represent the color of the sub-block. Similarly, the texture of the sub-block is extracted based on Edge Oriented Gray Tone Spatial Dependency Matrix (EOGTSDM) of an image. An image matching scheme based on Integrated Minimum Cost Sub-block Matching (IMCSM) principle is used to compare the query and the target image, which in turn reduces the cost of finding the integrated matching distance. The adjacency matrix of a bipartite graph is formed using the sub-blocks of query and target image, which is used for matching the images. To further improve the quality of retrieval, a Relevance Feedback approach based on a feature re-weighting scheme is used to improve the retrieval accuracy. The experimental results show that this method has improved retrieval precision and recall. 168 pp. Englisch.
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Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Chaduvula KavithaDr.Kavitha.Chaduvula obtained her Ph.D in Computer Science and Engineering at JNTUK, Kakinada. Dr.Kavitha is working as a professor of Computer Science and Engineering department in Gudlavalleru Engineering college. .
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Idioma: Inglés
Publicado por Scholars' Press Mär 2014, 2014
ISBN 10: 3639713249 ISBN 13: 9783639713244
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Each image is partitioned into 4×6 grids of equal-sized sub-blocks. The size of the sub-block is maintained as 64x64 pixels. Further the size of the sub-block is fixed for all the images. Then the color and texture features of each sub-block are computed. A color feature descriptor Local AutoCorrelogram (LAC) which is invariant to translation and occlusion is proposed to represent the color of the sub-block. Similarly, the texture of the sub-block is extracted based on Edge Oriented Gray Tone Spatial Dependency Matrix (EOGTSDM) of an image. An image matching scheme based on Integrated Minimum Cost Sub-block Matching (IMCSM) principle is used to compare the query and the target image, which in turn reduces the cost of finding the integrated matching distance. The adjacency matrix of a bipartite graph is formed using the sub-blocks of query and target image, which is used for matching the images. To further improve the quality of retrieval, a Relevance Feedback approach based on a feature re-weighting scheme is used to improve the retrieval accuracy. The experimental results show that this method has improved retrieval precision and recall.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 168 pp. Englisch.
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Each image is partitioned into 4×6 grids of equal-sized sub-blocks. The size of the sub-block is maintained as 64x64 pixels. Further the size of the sub-block is fixed for all the images. Then the color and texture features of each sub-block are computed. A color feature descriptor Local AutoCorrelogram (LAC) which is invariant to translation and occlusion is proposed to represent the color of the sub-block. Similarly, the texture of the sub-block is extracted based on Edge Oriented Gray Tone Spatial Dependency Matrix (EOGTSDM) of an image. An image matching scheme based on Integrated Minimum Cost Sub-block Matching (IMCSM) principle is used to compare the query and the target image, which in turn reduces the cost of finding the integrated matching distance. The adjacency matrix of a bipartite graph is formed using the sub-blocks of query and target image, which is used for matching the images. To further improve the quality of retrieval, a Relevance Feedback approach based on a feature re-weighting scheme is used to improve the retrieval accuracy. The experimental results show that this method has improved retrieval precision and recall.
