База данных icon

База данных



НазваниеБаза данных
страница1/9
Дата конвертации26.08.2012
Размер1.1 Mb.
ТипДокументы
  1   2   3   4   5   6   7   8   9

БАЗА ДАННЫХ

Тезаурус по автоматизации анализа и распознавания изображений




Правообладатель – Вычислительный центр имени А.А. Дородницына Российской академии наук

Авторы – Гуревич Игорь Борисович, Белоозеров Виктор Николаевич, Трусова Юлия Олеговна

Идентифицирующие материалы:



Содержание


1. Ветви иерархических связей дескрипторов ……………………………3 стр.

2. Идентификационная таблица дескрипторов ..…………………..…….18 стр.




Москва

2007


В настоящем документе представлены распечатки элементов базы данных ^ Тезауруса по анализу и распознаванию изображений, достаточные для идентификации содержания данного информационного ресурса. В первой части показаны ветви соподчинения объёмов понятий основных дескрипторов, прослеженные от корня классификационной схемы (понятий верхнего уровня общности) на несколько шагов детализации. Во второй части приведена таблица всех дескрипторов, в которой указаны внутренние коды каждого дескриптора и код вышестоящего к нему обобщающего дескриптора.

Дескрипторы приведены в варианте представления на английском языке. В базе данных английским вариантам дескрипторов сопоставлены русские варианты, а также другие элементы: синонимы, определения, ссылки на литературу, прагматические отношения к другим дескрипторам.

^ Верхний уровень дескрипторов


Как видно на схеме, в тезаурусе все дескрипторы распределены по 5 классам понятий: приложения техники распознавания и анализа изображений (APPLICATIONS), виды и элементы изображений (IMAGES), анализ изображений (IMAGE ANALYSIS), обработка изображений ()IMAGE PROCESSING) и распознавание образов (PATTERN RECOGNITION).




^ Ветвь анализа изображений (IMAGE ANALYSIS)



Подветвь методов представления изображений “image representation method”



^ Подветвь методов сегментации изображений “image segmentation method”



jpg" name="graphics5" align=bottom width=297 height=370 border=0>

Схема продолжается на следующей странице.




^ Подветвь методов представления формы “shape representation method”



Подветвь методов анализа текстуры “texture analysis method”





^ Ветвь обработки изображений (IMAGE PROCESSING)




Подветвь методов обработки изображений “image processing approaches”




Подветвь процессов обработки изображений “image processing operations”



Схема продолжается на следующей странице




^ Подветвь инструментов обработки изображений “image processing operators”




Схема продолжается на следующей странице




^ Подветвь методов компрессии изображений “image compression methods”



Подветвь методов улучшения изображений “image enhancement methods”



Ветвь распознавания образов (PATTERN RECOGNITION)





2. Идентификационная таблица дескрипторов


Дескриптор на английском языке

Код дескриптора

Код вышестоящего дескриптора

"image processing"

18

0

"image digitization"

19

520

"image preprocessing"

20

73

"image sampling"

21

19

"image quantization"

22

19

"pixel brightness transformation"

23

20

"geometric transform"

24

20

"local preprocessing"

25

20

"image segmentation"

26

18

"image analysis"

27

0

"image understanding"

28

0

"image data structure"

29

376

"image restoration"

30

20

"inverse filtration"

31

30

"Wiener Filtration"

32

30

"edge-based segmentation"

33

26

"region-based segmentation"

34

26

"thresholding"

35

26

"image compression"

36

1584

"image coding"

37

18

"image smoothing"

38

25

"linear filters"

39

38

"non-linear filters"

40

38

"pixel coordinate transformation"

42

24

"affine transform"

43

42

"rotation"

44

43

"translation"

45

43

"position-dependent brightness correction"

46

23

"gray scale transformation"

47

23

"region growing"

48

34

"Huffman coding"

49

37

"Lempel-Ziv-Welch algorithm"

50

37

"graph"

53

29

"hierarchical data structure"

54

29

"image pyramid"

55

54

"tree"

56

53

"quadtree"

57

56

"binary quadtree"

58

57

"gray scale quadtree"

59

57

"image understanding control strategies"

60

28

"pattern recognition"

61

0

"scene labeling"

62

28

"contextual image classification"

64

265

"discrete labeling"

65

62

"probabilistic labeling"

66

62

"HMM evaluation"

67

1745

"HMM decoding"

68

1745

"HMM learning"

69

1745

"image"

70

0

"optics"

72

294

"image transformation"

73

18

"localization"

80

857

"photogrammetry"

81

72

"photometry"

83

72

"Hough transform"

85

73

"pattern recognition accuracy"

88

1222

"ambient light"

90

83

"analytic photogrammetry"

91

81

"area"

92

857

"back coupled perception"

94

61

"backlighting"

95

83

"binary image"

99

1035

"static image"

100

70

"monochromatic image"

102

70

"range image"

103

70

"color image"

104

70

"analog image"

105

70

"binary imaging"

108

520

"image property"

111

0

"metric property"

112

111

"Euclidean distance"

114

113

"city block distance"

115

113

"chessboard distance"

116

113

"square distance"

117

113

"pixel adjacency"

118

112

"4-neighborhood"

120

119

"8-heighborhood"

121

119

"topological property"

126

111

"Euler-Poincare characteristic"

127

126

"convex hull"

128

301

"image histogram"

129

111

"scaling"

130

43

"skewing"

131

43

"uniform filter"

135

39

"triangular filter"

136

39

"Gaussian filter"

137

39

"median filter"

138

40

"Kuwahara filter"

139

40

"histogram hyperbolization quantizing"

157

22

"edge image"

173

70

"region tracking"

181

48

"region aggregation"

182

48

"region merging"

183

48

"feature space"

187

61

"feature selection"

188

61

"feature extraction"

189

61

"training sequence"

195

780

"training procedure"

196

199

"error correction training procedure"

197

196

"window training procedure"

198

196

"learning"

199

61

"discriminant function"

203

61

"acutance"

212

111

"sampled image"

214

70

"adaptive sampling"

215

21

"adaptive smoothing"

216

38

"image reconstruction"

217

20

"algebraic reconstruction"

218

217

"area analysis"

219

27

"image matching"

220

18

"area based matching"

221

1247

"image area"

222

70

"area of interest"

223

222

"instrument"

224

0

"operator"

225

998

"interest operator"

226

225

"aspect image"

228

1034

"filter"

230

998

"adaptive filter"

231

230

"aspect ratio"

232

111

"linear filter"

234

230

"low-pass filter"

235

230

"linear low-pass filter"

236

235

"linear low-pass filter"

237

234

"band-limited filter"

238

237

"band-pass filter"

239

230

"decision rule"

240

686

"Bayes decision rule"

241

240

"binary image processing"

242

18

"gray level image"

244

102

"bit map"

245

99

"boundary processing"

252

18

"boundary following"

255

1456

"boundary representation"

256

1436

"brightness"

260

111

"chromaticity"

263

111

"simple Bayes decision rule"

264

241

"object classification"

265

61

"instrument property"

266

0

"adaptive threshold"

267

268

"threshold"

268

266

"chain code"

276

277

"contour representation"

277

29

"colour"

290

263

"cluster analysis"

292

61

"clustering"

293

292

"general terms"

294

0

"size"

295

294

"cluster size"

296

295

"cluster"

297

294

"classifier"

298

998

"chain code"

299

54

"matrix"

300

1183
  1   2   3   4   5   6   7   8   9




Похожие:

База данных iconДокументы
1. /ПР-4/База данных ПР-4/ДОКТРИНА ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ.doc
2. /ПР-4/База...

База данных iconБаза данных книжного фонда библиотеки; База данных кадрового состава учреждения
Для хранения бд может использоваться как один компьютер, так и множество взаимосвязанных компьютеров. Если различные части одной...
База данных iconДокументы
1. /ПР-5/БАЗА ДАННЫХ ПР-5/Закон РФ от 23 сентября 1992 г. N 3523-I 'О правовой охране .doc
База данных iconИванова Н. В., учитель информатики и икт моу сш №1 Урок информатики. 10 класс. Тема: «Базы данных. Назначение баз данных»
Сформировать представления о понятиях: «база данных (БД)», «система управления базами данных», раскрыть и показать их назначение
База данных iconДокументы
1. /ПР-5/~$ан ПР ь 5.Обращение с прогр. для ПЭВМ.doc
2. /ПР-5/БАЗА...

База данных iconДокументы
1. /sd_25_08_11_av_kon/ДЕТИ 2011 УСЗН.xls
2. /sd_25_08_11_av_kon/базы...

База данных iconВопросы к экзамену Определения: база данных, система управления базами данных, приложение бд
Инфологическая модель бд. Компоненты модели: сущности, атрибуты, связи. Типы связей. Er- диаграмма. Построить er-диаграмму для предметной...
База данных iconИнформационное обеспечения сферы энергосбережения. База данных по энергосбережению

База данных iconБаза данных выпускников 11 «А» класса моу средней общеобразовательной школы №9

База данных iconБаза данных выпускников 11 «А» класса мбоу средней общеобразовательной школы №43

База данных iconБаза данных вузов, расположенных на территории города Москвы: участие в егэ-2005

Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов