Simply put, SIMPLIcity segments eac

Simply put, SIMPLIcity segments each image into
small regions, extracts several features (such as color,location, and shape) from these small regions, and classifies
these regions into some semantic categories (such
as textured/nontextured and graph/photograph). When
computing the similarity between the query image and
images in the database, all these features will be considered
and integrated, and best matching results will be
retrieved.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพียงแค่ใส่ ความเรียบง่ายส่วนแต่ละภาพลงในภูมิภาคขนาดเล็ก สารสกัดจากคุณลักษณะต่าง ๆ (เช่นสี ที่ตั้ง และรูปร่าง) จากพื้นที่เล็ก ๆ เหล่านี้ และประมวลภูมิภาคเหล่านี้เป็นบางประเภทความหมาย (เช่นเป็นพื้น ผิว/nontextured กกราฟ/ภาพ) เมื่อความคล้ายกันระหว่างรูปแบบสอบถามการใช้งาน และรูปภาพในฐานข้อมูล จะพิจารณาคุณลักษณะเหล่านี้และผลรวม และส่วนตรงเรียก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใส่เพียงแค่ความเรียบง่าย ส่วนภาพแต่ละภาพใน
บริเวณเล็กๆ สารสกัดต่างๆ ( เช่น สี ตำแหน่ง และรูปร่าง ) จากภูมิภาคเหล่านี้มีขนาดเล็กและประมวล
ภูมิภาคเหล่านี้ในบางความหมายประเภท ( เช่น
เป็นพื้นผิว / nontextured และกราฟ / ภาพ ) เมื่อ
คำนวณความคล้ายคลึงระหว่างภาพแบบสอบถามและ
รูปภาพในฐานข้อมูล คุณลักษณะเหล่านี้จะได้รับการพิจารณาและบูรณาการ
,และผลการจับคู่ที่ดีที่สุดจะ
เรียก