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논문 기본 정보

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대한전자공학회 JUCT : Journal of Ubiquitous Convergence Technology Journal of Ubiquitous Convergence Technology Vol.1 No.1
발행연도
2007.11
수록면
18 - 22 (5page)

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Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.
#contented-based image retrieval #multi-instance learning #image segmentation #mathematical morphology #feature extraction

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SUPERBAG TECHNIQUES
Ⅲ. EXPERIMENTS
Ⅳ. CONCLUSION
REFERENCES

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