bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0040949
utime 20240111140638.9
mtime 20060907235959.9
title (primary) (eng) A subspace approach to texture modelling by using Gaussian mixtures
specification
page_count 4 s.
media_type CD-ROM
serial
ARLID cav_un_epca*0076753
ISBN 0-7695-2521-0
title Proceedings of the 18th Conference on Pattern Recognition. ICPR 2006
part_title Pattern Recognition and Basic Technologies
page_num 235-238
publisher
place Los Alamitos
name IEEE
year 2006
editor
name1 Haralic
name2 B.
editor
name1 Ho
name2 T. K.
title (cze) Podprostorový přístup k modelování textur pomocí gaussovských směsí.
keyword texture modelling
keyword Gaussian mixtures
keyword subspace approach
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101091
name1 Grim
name2 Jiří
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101093
name1 Haindl
name2 Michal
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101197
name1 Somol
name2 Petr
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101182
name1 Pudil
name2 Pavel
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type textový soubor
source_size 1.7 MB
COSATI 12B
COSATI 09K
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id 507752
country XE
agency EC
ARLID cav_un_auth*0200689
project
project_id GA402/03/1310
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0009030
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) Assuming local and shift-invariant texture properties we describe the statistical dependencies between pixels by a joint probability density of gray-levels within a suitably chosen observation window. We estimate the unknown multivariate density in the form of a Gaussian mixture of product components from data obtained by shifting the observation window by considering a subspace approach based on a structural mixture model.
abstract (cze) Předpokládá se, že modelovaná textura je charakterizovaná lokálními statistickými vlastnostmi a je vůči nim homogení. Lokální statistické vlastnosti textury jsou odhadovány ve formě normální směsi s komponentami součinového typu. Podprostorový přístup založený na směsi s binárními strukturními parametry umožňuje zvětšení kontextového okna a tím usnadňuje popis nízkofrekvenčních charakteristik modelované textury.
action
ARLID cav_un_auth*0216473
name International Conference on Pattern Recognition /18./
place Hong-Kong
dates 20.08.2006-24.08.2006
country CN
reportyear 2007
RIV BB
permalink http://hdl.handle.net/11104/0134554
arlyear 2006
mrcbU56 textový soubor 1.7 MB
mrcbU63 cav_un_epca*0076753 Proceedings of the 18th Conference on Pattern Recognition. ICPR 2006 Pattern Recognition and Basic Technologies 0-7695-2521-0 235 238 Los Alamitos IEEE 2006
mrcbU67 Haralic B. 340
mrcbU67 Ho T. K. 340