Skip navigation

Zastosuj identyfikator do podlinkowania lub zacytowania tej pozycji: http://hdl.handle.net/20.500.12128/3464
Pełny rekord metadanych
DC poleWartośćJęzyk
dc.contributor.authorGdawiec, Krzysztof-
dc.contributor.authorDomańska, Diana-
dc.date.accessioned2018-05-08T18:14:34Z-
dc.date.available2018-05-08T18:14:34Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationLecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7267, pp. 501-508, (2012)pl_PL
dc.identifier.isbn978-3-642-29346-7-
dc.identifier.issn0302-9743-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12128/3464-
dc.description.abstractThe aim of this paper is to present a new method of two-dimensional shape recognition. The method is based on dependence vectors which are fractal features extracted from the partitioned iterated function system. The dependence vectors show the dependency between range blocks used in the fractal compression. The effectiveness of our method is shown on four test databases. The first database was created by the authors and the other ones are: MPEG7 CE-Shape-1PartB, Kimia-99, Kimia-216. Obtained results have shown that the proposed method is better than the other fractal recognition methods of two-dimensional shapes.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherSpringerpl_PL
dc.rightsUznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pl/*
dc.subjectfractalspl_PL
dc.subjectdependence vectorspl_PL
dc.subjectpattern recognitionpl_PL
dc.titleRecognition of Two-dimensional Shapes Based on Dependence Vectorspl_PL
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingspl_PL
dc.identifier.doi10.1007/978-3-642-29347-4_58-
Pojawia się w kolekcji:Artykuły (WNŚiT)

Pliki tej pozycji:
Plik Opis RozmiarFormat 
Gdawiec_Recognition_of_two_dimensional_shapes.pdf457,55 kBAdobe PDFPrzejrzyj / Otwórz
Pokaż prosty rekord


Uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne, bez utworów zależnych 3.0 Polska Creative Commons Creative Commons