Kbms jan catin cont(1)
- 1. RobustVisualScene Categoriza4oninContext Prak4scheenrobuustemethodes voorgeautoma4seerdevisuelescene herkenningmetgebruikvancontext JanvanGemert
- 2. NutenDoel ≒ Automa'schebeeldenvideoclassi鍖ca'e Boot Vliegtuig Binnen/Buiten ≒ Toepassing:鍖lteren,bekijken,zoekeningrotecollec4esvan beeldenenvideos ≒ Partner:BeeldenGeluid,700,000uur aantelevisie,radioen鍖lm
- 3. 舘看艶一艶稼v艶姻壊顎壊C鉛温壊壊庄鍖c艶姻艶稼 Seman4schekloof Informa4e Kenmerk Gebruiker BehoeJe Gelijkenis Computer 101010 010011 Fietsen 110101 Bloemen 101010 Gezichten 010011 110101
- 4. 粥顎岳看馨温4壊界鞄艶S界艶稼艶C鉛温壊壊庄鍖c温4艶 Lucht Plant Gebouw Water Water Gat
- 6. 閣庄壊顎艶艶鉛w看看姻糸艶稼恢看艶一 Lucht Water Lucht Berg Plant Plant Gebouw Zand Steen Water Water Gat Lucht Berg Zand Water Plant Steen 9 2 0 6 3 4 Helebeeldgerepresenteerdalsvectorvan6getallen
- 7. 晦艶姻艶稼 Classi鍖ceren #stukjes ? #beelden 0 Testmatrix Trainmatrix Verdeler
- 8. 閣庄壊顎艶鉛艶W看看姻糸艶稼A馨恢庄乙顎誰岳艶庄岳盒挑 (Hoofdstuk5vandedisserta4e) Lucht Water Berg Plant Zand Steen Onzekerheid:keuzeuitmeerderestukjes; Plausibiliteit:iseenstukjerepresenta4ef; Lucht Berg Zand Water Plant Steen 9 10.6 2 0 0 6 7.1 3 2.3 4 2.3 Originelehardetoewijzingvanpuzzelstukjes Voorgesteldezachtetoewijzingvanpuzzelstukjes
- 9. 禽霞稼温馨看 Interface Interface Query Query Result set Result set Mediatype / Rh. Relations / Pre. dimensions Content Mediatype / Communicative Devices tree analysis Rh. Relations Constrains Pre. dimensions Presentation Communicative Devices tree Constrains Presentation
- 10. 禽霞稼温馨看
- 11. 禽霞稼温馨看
- 12. 檎艶韓艶姻艶稼界艶壊 SMEULDERS, A. W. M., WORRING, M., SANTINI, S., GUPTA, A., and JAIN, R. Content- based image retrieval: the end of the early years, 1349 - 1380, 22 - 12, IEEE trans. PAMI, 2000. Nack, F., Windhouwer, M., Hardman, L., Pauwels, E., & Huijberts, M. (2001) The Role of High-level and Low-level Features in Style-based Retrieval and Generation of Multimedia Presentations. The New Review of Hypermedia and Multimedia 2001, Vol. 7, pp. 7 37. J. C. van Gemert, J. M. Geusebroek, C. J. Veenman, and A. W. M. Smeulders. Kernel codebooks for scene categorization. In European Conference on Computer Vision, October 2008. Frank Nack nack@uva.nl 12 KBMS