This HTML5 document contains 48 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://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00311950%21RIV09-GA0-67985556/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00311950%21RIV09-GA0-67985556
rdf:type
n7:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
A new generative multispectral texture model based on discrete distribution mixtures is introduced. Statistical texture properties are represented by a discrete distribution mixture of product components. A natural colour or multispectral texture is spectrally factorized and discrete mixtures models are learned and used to synthesize single orthogonal monospectral components. Texture synthesis is based on easy computation of arbitrary conditional distributions from the model. Finally single synthesized monospectral texture components are transformed into the required synthetic colour texture. This model can easily serve for texture segmentation, retrieval or to model single factors in complex Bidirectional Texture Function (BTF) space models. The advantages and weak points of the presented approach are demonstrated on several colour texture applications. A new generative multispectral texture model based on discrete distribution mixtures is introduced. Statistical texture properties are represented by a discrete distribution mixture of product components. A natural colour or multispectral texture is spectrally factorized and discrete mixtures models are learned and used to synthesize single orthogonal monospectral components. Texture synthesis is based on easy computation of arbitrary conditional distributions from the model. Finally single synthesized monospectral texture components are transformed into the required synthetic colour texture. This model can easily serve for texture segmentation, retrieval or to model single factors in complex Bidirectional Texture Function (BTF) space models. The advantages and weak points of the presented approach are demonstrated on several colour texture applications. Článek prezentuje nový generativní multispektrální texturní model založený na diskrétních distribučních směsích. Statistické texturní vlastnosti jsou reprezentovány pomocí diskrétní distribuční směsi násobných komponentů. Přírodní barevná nebo multispektrální textura je spektrální faktorizována a diskrétní směsové modely se učí na jednotlivých ortogonálních monospektrálních složkách. Syntéza textury je založena na snadném výpočtu libovolné podmíněné distribuce modelu. Nakonec jsou jednotlivé syntetizované monospektrální texturní složky transformovány do požadované syntetické barevné textury. Tento model se může snadno použít pro segmentaci textur, vyhledávání, nebo modelování jednotlivých faktorů modelů BTF prostoru. Výhody a nedostatky prezentovaného modelu jsou předvedeny na několika aplikacích barevných textur.
dcterms:title
Probabilistic Discrete Mixtures Colour Texture Models Pravděpodobnostní diskrétní směsové barevné texturní modely Probabilistic Discrete Mixtures Colour Texture Models
skos:prefLabel
Probabilistic Discrete Mixtures Colour Texture Models Probabilistic Discrete Mixtures Colour Texture Models Pravděpodobnostní diskrétní směsové barevné texturní modely
skos:notation
RIV/67985556:_____/08:00311950!RIV09-GA0-67985556
n3:aktivita
n13:Z n13:P
n3:aktivity
P(1ET400750407), P(1M0572), P(GA102/07/1594), P(GA102/08/0593), Z(AV0Z10750506)
n3:cisloPeriodika
5197
n3:dodaniDat
n11:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n4:5728525 n4:9690875 n4:2890542
n3:druhVysledku
n17:J
n3:duvernostUdaju
n16:S
n3:entitaPredkladatele
n12:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
389729
n3:idVysledku
RIV/67985556:_____/08:00311950
n3:jazykVysledku
n5:eng
n3:klicovaSlova
Discrete distribution mixtures; EM algorithm; texture modeling
n3:klicoveSlovo
n8:Discrete%20distribution%20mixtures n8:texture%20modeling n8:EM%20algorithm
n3:kodStatuVydavatele
DE - Spolková republika Německo
n3:kontrolniKodProRIV
[76228623B85D]
n3:nazevZdroje
Lecture Notes in Computer Science
n3:obor
n14:BD
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n10:1M0572 n10:1ET400750407 n10:GA102%2F08%2F0593 n10:GA102%2F07%2F1594
n3:rokUplatneniVysledku
n11:2008
n3:svazekPeriodika
2008
n3:tvurceVysledku
Havlíček, Vojtěch Haindl, Michal Grim, Jiří
n3:zamer
n18:AV0Z10750506
s:issn
0302-9743
s:numberOfPages
7