This HTML5 document contains 44 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n10http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n9http://localhost/temp/predkladatel/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F61989100%3A27600%2F08%3A00019319%21RIV09-MSM-27600___/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n15http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F61989100%3A27600%2F08%3A00019319%21RIV09-MSM-27600___
rdf:type
n8:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
We describe a novel sparse image representation for full automated content-based image retrieval using the latent semantic indexing (LSI) approach and also a novel statistical-based model for the efficient dimensional reduction of sparse data. Although images can be represented sparsely for instance by the discrete cosine transform (DCT) coefficients, this sparsity character is destroyed during the LSI-based dimension reduction process. In our approach, we keep the memory limit of the decomposed data by a statistical model of the sparse data. The aim is to find a small but %22important%22 sub-set of coefficients, which represent semantics of images efficiently. The effectiveness of our novel approach is demonstrated by the large scale image similarity task of the NIST TrecVid 2007 benchmark. We describe a novel sparse image representation for full automated content-based image retrieval using the latent semantic indexing (LSI) approach and also a novel statistical-based model for the efficient dimensional reduction of sparse data. Although images can be represented sparsely for instance by the discrete cosine transform (DCT) coefficients, this sparsity character is destroyed during the LSI-based dimension reduction process. In our approach, we keep the memory limit of the decomposed data by a statistical model of the sparse data. The aim is to find a small but %22important%22 sub-set of coefficients, which represent semantics of images efficiently. The effectiveness of our novel approach is demonstrated by the large scale image similarity task of the NIST TrecVid 2007 benchmark. V příspěvku popisujeme novou řídkou reprezentaci obrázků pro plně automatické vyhledávání informací v obrázcích na základě jejich obsahu. Využíváme metodu LSI (latent semantic indexing) a také nový statisticky orientovaný přístup pro účinné snížení rozměrů řídkých dat. Ačkoli obrázky mohou být efektivně reprezentovány např. diskrétní kosinovou transformací (DCT), řídkost DCT koeficientů je ztracena během LSI. V našem přístupu udržujeme paměťové limity dekomponovaných dat užitím statistického modelu řídkých dat. Cílem je najít malou, ale %22důležitou%22 podmnožinu koeficientů, která efektivně představuje sémantiku obrazů. Účinnost našeho nového přístupu je testovaná na rozsáhlé úloze vyhledávání podobných obrázků z benchmarku NIST TrecVid 2007.
dcterms:title
The sparse image representation for automated image retrieval The sparse image representation for automated image retrieval Řídká reprezentace obrázku pro automatické vyhledávání informací
skos:prefLabel
The sparse image representation for automated image retrieval The sparse image representation for automated image retrieval Řídká reprezentace obrázku pro automatické vyhledávání informací
skos:notation
RIV/61989100:27600/08:00019319!RIV09-MSM-27600___
n3:aktivita
n4:P
n3:aktivity
P(1M06047)
n3:dodaniDat
n15:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n14:3044521 n14:8314748
n3:druhVysledku
n13:D
n3:duvernostUdaju
n18:S
n3:entitaPredkladatele
n19:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
396259
n3:idVysledku
RIV/61989100:27600/08:00019319
n3:jazykVysledku
n12:eng
n3:klicovaSlova
Image coding; image databases; information retrieval; linear algebra
n3:klicoveSlovo
n7:linear%20algebra n7:Image%20coding n7:image%20databases n7:information%20retrieval
n3:kontrolniKodProRIV
[FEEA25A67AAB]
n3:mistoVydani
San Diego, California, USA
n3:nazevZdroje
IEEE ICIP 2008 - International Conference on Image Processing.
n3:obor
n6:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n17:1M06047
n3:rokUplatneniVysledku
n15:2008
n3:tvurceVysledku
Kučera, Radek Praks, Pavel Izquierdo, E.
n3:wos
000262505000007
s:issn
1522-4880
s:numberOfPages
4
n10:hasPublisher
IEEE
n9:organizacniJednotka
27600