This HTML5 document contains 37 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/
n11http://localhost/temp/predkladatel/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n10https://schema.org/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/kodPristupu/
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#
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03110553%21RIV06-GA0-21230___/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n5http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03110553%21RIV06-GA0-21230___
rdf:type
n6:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
This paper deals with the enhanced approach to the objective quality assessment of video signals in the multimedia systems. Objective image and video quality evaluation plays very important role in the systems for signal recording and transmission. Higher precision of the image quality evaluation helps to optimize both recording and transmission system in order to minimize the bitrate needed to achieve as high image quality as possible. This paper presents the brief overview of the subjective and objective image quality evaluation methods and shows the proposal of the system for the video quality assessment using Artificial Neural Network (ANN). Tento článek pojednává o zdokonaleném přístupu k objektivnímu hodnocení kvality video signálu v multimediálních systémech. Objektivní hodnocení kvality obrazu a videa hraje v systémech pro záznam a přenos signálu velmi významnou roli. Vyšší přesnost v hodnocení kvality pomáhá optimalizovat záznamové a přenosové systémy tak, aby při dosažení co nejvyšší obrazové kvality byl datový tok co nejmenší. Tento příspěvek uvádí stručný přehled subjektivních a objektivních metod pro hodnocení kvality obrazu a popisuje návrh systému pro hodnocení kvality videa s využitím umělých neuronových sítí. This paper deals with the enhanced approach to the objective quality assessment of video signals in the multimedia systems. Objective image and video quality evaluation plays very important role in the systems for signal recording and transmission. Higher precision of the image quality evaluation helps to optimize both recording and transmission system in order to minimize the bitrate needed to achieve as high image quality as possible. This paper presents the brief overview of the subjective and objective image quality evaluation methods and shows the proposal of the system for the video quality assessment using Artificial Neural Network (ANN).
dcterms:title
Objective Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network Objektivní hodnocení kvality obrazu s využitím umělé neuronové sítě Objective Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network
skos:prefLabel
Objective Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network Objective Image Quality Evaluation Using Artificial Neural Network Objektivní hodnocení kvality obrazu s využitím umělé neuronové sítě
skos:notation
RIV/68407700:21230/05:03110553!RIV06-GA0-21230___
n3:aktivita
n8:P
n3:aktivity
P(GA102/05/2054)
n3:dodaniDat
n5:2006
n3:domaciTvurceVysledku
n7:8983763
n3:druhVysledku
n14:A
n3:duvernostUdaju
n13:S
n3:entitaPredkladatele
n16:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
533781
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/05:03110553
n3:jazykVysledku
n17:eng
n3:klicovaSlova
artificial neural network; image quality
n3:klicoveSlovo
n4:image%20quality n4:artificial%20neural%20network
n3:kodPristupu
n18:L
n3:kontrolniKodProRIV
[A2012468A472]
n3:mistoVydani
Praha
n3:nosic
neuvedeno
n3:obor
n19:JA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:projekt
n15:GA102%2F05%2F2054
n3:rokUplatneniVysledku
n5:2005
n3:tvurceVysledku
Fliegel, Karel
n10:isbn
80-01-03201-9
n11:organizacniJednotka
21230