Détail de l'autorité
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ICIP 2014, 21st IEEE International Conference on Image Processing 27/10/2014 30/10/2014 Paris France Proceedings IEEE
nom du congrès :
ICIP 2014, 21st IEEE International Conference on Image Processing
début du congrès :
27/10/2014
fin du congrès :
30/10/2014
ville du congrès :
Paris
pays du congrès :
France
site des actes du congrès :
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Titre : Efficient fusion of multidimensional descriptors for image retrieval Type de document : Article/Communication Auteurs : Neelanjan Bhowmik , Auteur ; V. Ricardo Gonzalez, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Projets : POEME / Da Silva, Jean-Claude Conférence : ICIP 2014, 21st IEEE International Conference on Image Processing 27/10/2014 30/10/2014 Paris France Proceedings IEEE Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] banque d'images
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] index
[Termes IGN] mesure de similitude
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] réductionRésumé : (auteur) Due to the large diversity of existing feature descriptors in content-based image retrieval, the image contents can be better represented by the joint use of several descriptors in order to explore their potentially complementary characteristics. This paper presents and discusses a strategy for fusion of the different multidimensional features involved, based on inverted multi-indices and dedicated to similarity search. Image descriptors are quantized separately and efficiently through dimension reduction techniques, before being combined in the inverted multi-indices. To exhibit its effectiveness, the proposal is evaluated on two datasets having different contents and sizes, facing several state-of-the-art approaches of image descriptor fusion. The obtained results reconfirm that the joint use of several descriptions improves similarity search, and show that our fusion proposal outperforms other solutions, while manipulating lower or similar volumes of features. Numéro de notice : C2014-033 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2014.7026166 Date de publication en ligne : 29/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2014.7026166 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92058 Documents numériques
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Efficient fusion of multidimensional ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDFA unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery / Adrien Gressin (2014)
Titre : A unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Gressin Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : ICIP 2014, 21st IEEE International Conference on Image Processing 27/10/2014 30/10/2014 Paris France Proceedings IEEE Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] mise à jour de base de donnéesRésumé : (auteur) 2D land-cover databases (LC-DB) have been established at various levels (global, national or regional scales), various spatial samplings and for various themes of interest (forest, agriculture, urban areas, etc.). However, they exhibit many flaws (limited geometric accuracy, low coverage) and require to be updated with automatic algorithms. Very High Reso-lution satellite imagery offers a suitable solution for setting up such on-purpose algorithms, and a large body of litera-ture has tackled this topic. This paper proposes a framework that is able to deal with both LC-DB update of any kind and their enrichment in case of incomplete DB. The supervised classification-based solution integrates an efficient learning strategy that allows to capture the heterogeneity of the ap-pearances of the various themes of interest. The proposed framework is favorably compared with two state-of-the-art methods, on a reconstructed dataset, composed of sub-metric satellite image patches. Numéro de notice : C2014-032 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2014.7026024 Date de publication en ligne : 29/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2014.7026024 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92056 Documents numériques
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A unified framework for land-cover... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
