bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0085320
utime 20240111140649.3
mtime 20070906235959.9
title (primary) (eng) Image retrieval measures based on illumination invariant textural MRF features
specification
page_count 7 s.
serial
ARLID cav_un_epca*0085319
ISBN 978-1-59593-733-9
title CIVR '07: Proceedings of the 6th ACM international conference on Image and video retrieval
page_num 448-454
publisher
place New York
name ACM Press
year 2007
title (cze) Míry pro vyhledávání obrazů založené na iluminačně invariantních texturních MRF příznacích
keyword Content-based Image retrieval (CBIR)
keyword illumination invariants
keyword Markov random fields (MRF)
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0213290
name1 Vácha
name2 Pavel
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.
source
source_type textový dokument
url http://doi.acm.org/10.1145/1282280.1282346
cas_special
project
project_id 507752
country XE
agency EC
ARLID cav_un_auth*0200689
project
project_id 1ET400750407
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001797
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id 2C06019
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0216518
project
project_id IAA2075302
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001801
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) Content-based image retrieval (CBIR) systems, target database images using feature similarities with respect to the query. We introduce fast and robust image retrieval measures that utilise novel illumination invariant features extracted from three different Markov random field (MRF) based texture representations. These measures allow retrieving images with similar scenes comprising colour textured objects viewed with different illumination brightness or spectrum. The proposed illumination insensitive measures are compared favourably with the most frequently used features like the Local Binary Patterns, steerable pyramid and Gabor textural features, respectively. The superiority of these new illumination invariant measures and their robustness to added noise are empirically demonstrated in the illumination invariant recognition of textures from the Outex database.
abstract (cze) Systémy vyhledávání obrazu podle jeho obsahu (Content-based image retrieval - CBIR) používají při prohledávání obrazové databáze příznakovou podobnost vzhledem ke vzorovému obrazu. Prezentujeme rychlé a robustní obrazové míry, které používají nové iluminační invarianty, odvozené ze tří různých texturních reprezentací založených na markovských náhodných polích (MRF). Tyto míry dovolují vyhledávat obrazy podobných scén obsahujících barevné texturované objekty osvětlené světlem s různým jasem a spektrem. Odvozené iluminační invariantní míry jsou porovnány s nejčastěji používanými příznaky jako jsou Local Binary Patterns, řiditelná pyramida a Gaborovy příznaky. Převaha našich nových iluminačně invariantních měr a jejich robustnost vzhledem k šumu je demonstrována na rozpoznávání textur s proměnným osvětlením z Outex databáze.
action
ARLID cav_un_auth*0229722
name ACM international conference on Image and video retrieval /6./
place Amsterdam
dates 09.07.2007-11.07.2007
country NL
reportyear 2008
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0147866
arlyear 2007
mrcbU56 textový dokument
mrcbU63 cav_un_epca*0085319 CIVR '07: Proceedings of the 6th ACM international conference on Image and video retrieval 978-1-59593-733-9 448 454 New York ACM Press 2007