Learning imprecise semantic concepts from image databases
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3618
Tipus de documentArticle
Data publicació2002
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
In this paper we introduce a model to represent high-level semantic concepts that can be perceived in images. The concepts are learned and represented by means of a set of
association rules that relate the presence of perceptual features to the fulfillment of a concept for a set of images. Since both the set of images where a perceptual feature
appears and the set of images fulfilling a given concept are fuzzy,
particularly because of user's subjectivity,
we use in fact fuzzy association rules for the learning model. The concepts so
acquired are useful in several applications, in particular they provide a new way to
formulate imprecise queries in image databases.
An additional feature of our methodology is that it can capture user's subjectivity.
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Sanchez-Chamorro.pdf | 350,3Kb | Visualitza/Obre |