Phân loại ảnh với Probabilistic Latent Semantic Analysis và mô hình phân lớp xác suất : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Hệ thống thông tin
Nội dung đề tài nghiên cứu và sử dụng các đặc trưng cục bộ bất biến để biểu diễn nội dung của một ảnh. Nghiên cứu còn sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn theo mô hình xác suất (PLSA) để biểu diễn lại ảnh trong không gian có chủ đề,...
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | Undetermined |
Được phát hành: |
Cần Thơ
Trường Đại học Cần Thơ
2013
|
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |
---|
LEADER | 01468nam a2200217Ia 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | CTU_184989 | ||
008 | 210402s9999 xx 000 0 und d | ||
082 | |a 005.74 | ||
082 | |b H507 | ||
088 | |a 60480104 | ||
100 | |a Trần, Thị Huệ | ||
245 | 0 | |a Phân loại ảnh với Probabilistic Latent Semantic Analysis và mô hình phân lớp xác suất : | |
245 | 0 | |b Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Hệ thống thông tin | |
245 | 0 | |c Trần Thị Huệ ; Phạm Nguyên Khang (Hướng dẫn khoa học) | |
260 | |a Cần Thơ | ||
260 | |b Trường Đại học Cần Thơ | ||
260 | |c 2013 | ||
520 | |a Nội dung đề tài nghiên cứu và sử dụng các đặc trưng cục bộ bất biến để biểu diễn nội dung của một ảnh. Nghiên cứu còn sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn theo mô hình xác suất (PLSA) để biểu diễn lại ảnh trong không gian có chủ đề, có số chiều nhỏ hơn rất nhiều so với không gian các từ, kết hợp với mô hình phân lớp xác suất Bayes để phân loại ảnh. | ||
650 | |a Hình ảnh,Cơ sở dữ liệu xác suất,Probabilistic databases,Pictures | ||
904 | |i Thùy An, Trúc | ||
980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |