With the advance of digital library, the digital content develops with การแปล - With the advance of digital library, the digital content develops with ไทย วิธีการพูด

With the advance of digital library

With the advance of digital library, the digital content develops with rich information connotation. Traditional information retrieval methods based on external characteristic and text description are unable to sufficiently reveal and express the substance and semantic relation of multimedia information, and unable to fully reveal and describe the representative characteristics of information. Because of the abundant connotation of image content and the people's abstract subjectivity in studying image content, the visual feature of the image is difficult to be described by key words. Therefore, this method not always can meet people's needs, and the study of digital library image retrieval technique based on content is important to both academic research and application. At present, image retrieval methods are mainly based on the text and content, etc. But these existing algorithms have shortages, such as large errors and slow speeds. Motivated by the above fact, we in this paper propose a new approach based on relevance vector machine (RVM). The proposed approach first extracts the patch-level scale invariant image feature (SIFT), and then constructs the global features for images. The image feature is then delivered into RVM for retrieval. We evaluate the proposed approach on Corel dataset. The experimental result shows that the proposed method in this text has high accuracy when retrieves images. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of Multimedia is the property of Academy Publisher and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
With the advance of digital library, the digital content develops with rich information connotation. Traditional information retrieval methods based on external characteristic and text description are unable to sufficiently reveal and express the substance and semantic relation of multimedia information, and unable to fully reveal and describe the representative characteristics of information. Because of the abundant connotation of image content and the people's abstract subjectivity in studying image content, the visual feature of the image is difficult to be described by key words. Therefore, this method not always can meet people's needs, and the study of digital library image retrieval technique based on content is important to both academic research and application. At present, image retrieval methods are mainly based on the text and content, etc. But these existing algorithms have shortages, such as large errors and slow speeds. Motivated by the above fact, we in this paper propose a new approach based on relevance vector machine (RVM). The proposed approach first extracts the patch-level scale invariant image feature (SIFT), and then constructs the global features for images. The image feature is then delivered into RVM for retrieval. We evaluate the proposed approach on Corel dataset. The experimental result shows that the proposed method in this text has high accuracy when retrieves images. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of Multimedia is the property of Academy Publisher and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
ด้วยความก้าวหน้าของห้องสมุดดิจิตอล, เนื้อหาดิจิตอลที่มีความหมายแฝงพัฒนาข้อมูลที่อุดมไปด้วย วิธีการดึงข้อมูลแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับลักษณะภายนอกและคำอธิบายข้อความไม่สามารถที่จะเปิดเผยอย่างเพียงพอและแสดงความสารและความสัมพันธ์ความหมายของข้อมูลมัลติมีเดียและไม่สามารถที่จะเปิดเผยอย่างเต็มที่และอธิบายลักษณะตัวแทนของข้อมูล เพราะความหมายที่อุดมสมบูรณ์ของเนื้อหาภาพและการกระทำที่เป็นนามธรรมของผู้คนในการศึกษาเนื้อหาของภาพที่มองเห็นของภาพเป็นเรื่องยากที่จะอธิบายได้ด้วยคำสำคัญ ดังนั้นวิธีการนี้ไม่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้คนและการศึกษาของห้องสมุดเทคนิคการดึงภาพดิจิตอลขึ้นอยู่กับเนื้อหาเป็นสิ่งสำคัญที่ทั้งการวิจัยทางวิชาการและการประยุกต์ใช้ ในปัจจุบันวิธีการดึงภาพส่วนใหญ่อยู่ที่ข้อความและเนื้อหา ฯลฯ แต่ขั้นตอนวิธีการที่มีอยู่เหล่านี้มีการขาดแคลนเช่นข้อผิดพลาดขนาดใหญ่และความเร็วช้า แรงบันดาลใจจากความเป็นจริงข้างต้นเราในบทความนี้นำเสนอวิธีการใหม่ตามความเกี่ยวข้องเครื่องเวกเตอร์ (RVM) วิธีแรกที่เสนอสารสกัดจากแพทช์ระดับคุณลักษณะภาพขนาดคงที่ (ร่อน) แล้วสร้างคุณลักษณะสำหรับภาพ คุณลักษณะภาพจะถูกส่งเข้าไปใน RVM สำหรับการดึง เราจะประเมินวิธีการที่นำเสนอในชุดข้อมูลที่ Corel ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีที่นำเสนอในข้อความนี้มีความแม่นยำสูงเมื่อดึงภาพ [บทคัดย่อจากผู้เขียน] ลิขสิทธิ์ของวารสารมัลติมีเดียเป็นทรัพย์สินของสำนักพิมพ์สถาบันการศึกษาและเนื้อหาอาจจะไม่ได้คัดลอกหรือส่งไปยังหลายเว็บไซต์หรือโพสต์ในความร่วมมือโดยไม่มีลิขสิทธิ์ด่วนของผู้ถืออนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษร อย่างไรก็ตามผู้ใช้สามารถพิมพ์ดาวน์โหลดหรือบทความอีเมลสำหรับการใช้งานของแต่ละบุคคล นามธรรมนี้อาจจะถูกตัดทอน รับประกันไม่ได้รับเกี่ยวกับความถูกต้องของการคัดลอก ผู้ใช้ควรดูที่ตีพิมพ์ฉบับเดิมของวัสดุสำหรับนามธรรมเต็ม (ลิขสิทธิ์นำไปใช้กับทุกบทคัดย่อ.)

การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
ด้วยล่วงหน้าของห้องสมุดดิจิตอล เนื้อหาดิจิตอลพัฒนากับนัยข้อมูลที่อุดมไปด้วย แบบสืบค้นวิธีการตามลักษณะภายนอกและรายละเอียดข้อความไม่สามารถพอที่จะเปิดเผยและแสดงเนื้อหาความสัมพันธ์และความหมายของข้อมูลมัลติมีเดีย และไม่สามารถอย่างเต็มที่เปิดเผยและอธิบายตัวแทนลักษณะของข้อมูลเพราะนัยอุดมสมบูรณ์ของภาพและเนื้อหาของประชาชนเป็นวิชาในการเรียนเนื้อหา ภาพ ภาพ คุณลักษณะของภาพที่ยากจะอธิบาย ด้วยคำสำคัญ ดังนั้น วิธีนี้ไม่สามารถตอบสนองความต้องการของประชาชน และศึกษาเทคนิคการสืบค้นห้องสมุดภาพดิจิตอลขึ้นอยู่กับเนื้อหาสำคัญทั้งการวิจัยและการประยุกต์ใช้ ปัจจุบันวิธีการค้นคืนรูปภาพส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับข้อความและเนื้อหา ฯลฯ แต่ที่มีอยู่เหล่านี้ขั้นตอนวิธีมีการขาดแคลน เช่นข้อผิดพลาดขนาดใหญ่และความเร็วช้า แรงจูงใจจากเหนือความเป็นจริง เราในบทความนี้นำเสนอแนวคิดใหม่บนพื้นฐานของเครื่องเวกเตอร์ Ltd ( rvm ) เสนอแนวทางแรกสารสกัดจากแพทช์ระดับระดับคุณลักษณะภาพค่าคงที่ ( ร่อน )แล้วสร้างคุณสมบัติระดับโลกสำหรับภาพ คุณลักษณะของภาพ แล้วส่งเข้าไป rvm เพื่อเรียก เราประเมินวิธีการที่เสนอใน Corel ข้อมูล . ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่เสนอในข้อความนี้มีความแม่นยำสูง เมื่อดึงภาพ จากผู้เขียน

[ บทคัดย่อ ]ลิขสิทธิ์ของวารสารสื่อประสม เป็นสมบัติของโรงเรียนและเผยแพร่เนื้อหาอาจไม่สามารถคัดลอกหรือส่งไปยังเว็บไซต์หลายเว็บไซต์หรือโพสต์ไปยังเจ้าของลิขสิทธิ์ Listserv โดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรด่วน . อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้อาจจะพิมพ์ ดาวน์โหลด หรือ อีเมล์ของใช้บุคคล นี้เป็นนามธรรมอาจจะย่อ . ไม่มีการรับประกันจะได้รับเกี่ยวกับความถูกต้องของสำเนาผู้ใช้ควรดูต้นฉบับตีพิมพ์รุ่นของวัสดุสำหรับเต็มรูปแบบนามธรรม ( ลิขสิทธิ์ใช้ได้กับทุกบทคัดย่อ )
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: