Content-based image retrieval (original) (raw)
Η Αυτόματη Ανάκτηση Εικόνων (ΑΑΕ) (αγγλ.: Content-based image retrieval (CBIR)) είναι η εφαρμογή τεχνικών υπολογιστικής όρασης με σκοπό την επίλυση του προβλήματος της ανάκτησης εικόνων, δηλαδή την αναζήτηση ψηφιακών εικόνων σε μεγάλες βάσεις δεδομένων.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | La consulta d'imatges mitjançant exemple (content-based Image retrieval, CBIR) és un sistema de recerca per recuperar imatges que es basa en el seu contingut, i que es refereix en el seu context a colors, formes, textures o qualsevol altra informació que pugui derivar-se de la imatge mateixa. CBIR és una especificitat de consulta mitjançant exemple (Query by Example) i també són coneguts com a QBIC, ja que és la tecnologia més utilitzada avui dia per a la cerca d'imatges en grans bases de dades. Entre les variants de consultes mitjançant exemple però, també hi trobem diferents especificitats com ara els sistemes de cerca amb àudio com per exemple el cercador de veu o la cerca amb text. (ca) Η Αυτόματη Ανάκτηση Εικόνων (ΑΑΕ) (αγγλ.: Content-based image retrieval (CBIR)) είναι η εφαρμογή τεχνικών υπολογιστικής όρασης με σκοπό την επίλυση του προβλήματος της ανάκτησης εικόνων, δηλαδή την αναζήτηση ψηφιακών εικόνων σε μεγάλες βάσεις δεδομένων. (el) Unter Content Based Image Retrieval (CBIR) versteht man eine inhaltsbasierte Bildersuche. Alternative Bezeichnungen sind query by image content (QBIC) und content-based visual information retrieval (CBVIR). Dabei handelt es sich um ein Spezialgebiet der Bildverarbeitung und des Wiederauffindens von Information (Information Retrieval) in großen Datenbanken. „Inhaltsbasiert“ (content based) bedeutet dabei eine Analyse des aktuellen Inhaltes eines Bildes, also der Farben, Umrisse, Oberflächen (Texturen) oder anderer Informationen (sogenannte Merkmalsvektoren), die über eine automatische Bildverarbeitung ermittelt werden können.Die Aufgabe der Bildersuche ist es, eine Liste vorhandener Bilder so zu sortieren, dass die gesuchten Bilder (etwa anhand eines Referenzbildes) möglichst weit vorne stehen. Bilder werden anhand ihrer Ähnlichkeit zum Referenzbild sortiert, die sich durch eine Distanzfunktion und die Merkmalsvektoren der Bilder bestimmt. Ein Qualitätsmaß beurteilt die Sortierung, die maßgeblich von der Wahl der Merkmalsvektoren und des Ähnlichkeitsmaßes abhängt. Im Gegensatz zur inhaltsbasierten Suche steht die „schlagwortbasierte“ oder „textbasierte“ Bildersuche, bei der eine Beschreibung des Bildes erfolgt (bspw. welche Personen sichtbar sind, welcher Gegenstand abgebildet ist oder die Koordinaten der Bilder). Die inhaltsbasierte Bildersuche wird angewandt für Bilderdatenbanken, im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung und bei der Suche nach Plagiaten (Near Duplicate Detection). Im Bereich der Websuchmaschine, wird je nach Anbieter auch von „reverser Bildersuche“ (reverse image search) oder einer „visuellen Suchmaschine“ (visual search engine) gesprochen. (de) Content-based image retrieval, also known as query by image content and content-based visual information retrieval (CBVIR), is the application of computer vision techniques to the image retrieval problem, that is, the problem of searching for digital images in large databases (see this survey for a scientific overview of the CBIR field). Content-based image retrieval is opposed to traditional concept-based approaches (see Concept-based image indexing). "Content-based" means that the search analyzes the contents of the image rather than the metadata such as keywords, tags, or descriptions associated with the image. The term "content" in this context might refer to colors, shapes, textures, or any other information that can be derived from the image itself. CBIR is desirable because searches that rely purely on metadata are dependent on annotation quality and completeness. Having humans manually annotate images by entering keywords or metadata in a large database can be time-consuming and may not capture the keywords desired to describe the image. The evaluation of the effectiveness of keyword image search is subjective and has not been well-defined. In the same regard, CBIR systems have similar challenges in defining success. "Keywords also limit the scope of queries to the set of predetermined criteria." and, "having been set up" are less reliable than using the content itself. (en) La recherche d'image par le contenu (en anglais : content-based image retrieval ou CBIR) est une technique permettant de rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels. Les images sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme. Un cas typique d'utilisation est la recherche par l'exemple où l'on souhaite retrouver des images visuellement similaires à un exemple donné en requête. La technique de recherche d'image par le contenu s'oppose à la recherche d'images par mots-clés ou tags, qui fut historiquement proposée par les moteurs de recherche tels que Google Image grâce à des banques d'images où les images sont retrouvées en utilisant le texte qui les accompagne plutôt que le contenu de l'image elle-même (mais Google Image propose désormais des filtres basés sur le contenu (pixels) des images). (fr) La Consulta de imágenes mediante ejemplo (Content-based Image Retrieval) es un sistema de búsqueda para recuperar imágenes basándose en su contenido, refiriéndose en su contexto a colores,figuras , texturas o cualquier otra información que pueda derivarse de la propia imagen. CBIR está basado en los sistemas de consulta mediante ejemplo (Query by Example) y también son conocidos como QBIC, ya que es la tecnología más utilizada hoy en día para la búsqueda de imágenes en grandes bases de datos. (es) I CBIR (in inglese Content-Based Image Retrieval Systems) sono sistemi di recupero di immagini, digitali e fisse, basati su attributi visuali del contenuto di tali immagini. Le caratteristiche visuali maggiormente utilizzate da questi sistemi si riferiscono al colore, alla forma e alla texture.Tali attributi si estraggono e si rappresentano automaticamente attraverso strutture di dati numerici, di modo che non sia necessario esprimere la nostra ricerca mediante invece che impiegare per esempio tavolozze di colori, disegnando o selezionando immagini a partire dalle quali il sistema restituirà altre visivamente simili.Tuttavia, i sistemi CBIR di carattere misto sono soliti combinare queste opzioni di consultazione anche con la tradizionale espressione linguistica di ciò che cerchiamo. (it) QBIC (ang. query by image content), zapytanie za pomocą obrazka – technika stosowana w zaawansowanych wyszukiwarkach grafiki, w której użytkownik podaje (lub rysuje) obrazek, a system wyszukiwawczy wynajduje podobne do wzoru obrazy zgromadzone w bazie. Techniki typu QBIC spotykane są zwykle w projektach naukowo-badawczych ze względu na duże problemy algorytmiczne związane z systemami tego typu. Termin QBIC jest również nazwą jednego z projektów tego typu prowadzonego przez firmę IBM w (projekt zawieszony). Powiązane terminy: * (ang. content-based image retrieval) – wyszukiwanie obrazków po zawartości; * (ang. content-based visual information retrieval) – wyszukiwanie informacji wizualnej po zawartości. (pl) Поиск изображений по содержанию (англ. Content-based image retrieval (CBIR)) — раздел компьютерного зрения, решающий задачу поиска изображений, которые имеют требуемое содержание, в большом наборе цифровых изображений. Алгоритм поиска должен анализировать содержание изображения, например, цвет представленных на нём объектов, их форму, текстуру, композицию сцены. При отсутствии возможности проанализировать сцену при поиске рассматриваются метаданные: ключевые слова, метки. (ru) Пошук зображень за змістом (англ. Content-based image retrieval (CBIR)), також відомий як запит за вмістом зображення (англ. Query by image content (QBIC)) та Отримання візуальної інформації за змістом (англ. Content-based visual information retrieval (CBVIR)) — це одна із технік машинного зору, що вирішує проблему отримання зображень, що є проблемою пошуку цифрових зображень у великих базах даних. Пошук зображень за змістом є протилежним підходом відносно . "На основі вмісту" означає, що пошук повинен аналізувати фактичний вміст зображення, а не метадані, такі як ключові слова, теги та/або опис пов'язаний із зображенням. Термін «вміст» в даному контексті міг би послатися на кольори, форми, текстури, або будь-яка іншу інформацію, яка може бути отримана з самого зображення. (uk) 基于内容的图像检索（英語：Content-based image retrieval，CBIR；或content-based visual information retrieval），属于图像分析的一个研究领域。基于内容的图像检索目的是在给定查询图像的前提下，依据内容信息或指定查询标准，在图像数据库中搜索并查找出符合查询条件的相应图片。 互联网络上传统的搜索引擎，包括Google、Yahoo以及MSN都推出相应的图片搜索功能，但是这种搜索主要是基于图片的文件名建立索引来实现查询功能（也许利用了网页上的文字信息）。这种从查询文字，文件名，最后到图片查询的机制并不是基于内容的图像检索。基于内容的图像检索指的是查询条件本身就是一个图像，或者是对于图像内容的描述，它建立索引的方式是通过提取底层特征，然后通过计算比较这些特征和查询条件之间的距离，来决定两个图片的相似程度。 (zh) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Principe_cbir.png?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://infolab.stanford.edu/~wangz/project/imsearch/ALIP/PAMI08/ http://www-db.stanford.edu/~wangz/project/imsearch/ALIP/PAMI03/ http://dl.acm.org/citation.cfm%3Fdoid=1862344.1862364 http://dl.acm.org/citation.cfm%3Fdoid=1868366.1868371 http://photoindex.thingsdesigner.com/pdf/photoindex_mathesis_matthijsrouw.pdf http://www-db.deis.unibo.it/research/papers/SIGMAP11.pdf http://www.nik.no/2004/bidrag/Hove.pdf http://www.sepham.com/ http://portal.acm.org/citation.cfm%3Fid=1027650 http://www.montefiore.ulg.ac.be/services/stochastic/pubs/2007/MGW07b/ http://www-db.stanford.edu/~wangz/project/imscreen/JCC98/ http://www-db.stanford.edu/~wangz/project/imsearch/SIMPLIcity/TPAMI/ http://spiedl.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet%3Fprog=normal&id=PSISDG003022000001000188000001&idtype=cvips&gifs=yes http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/NSF-ITR/research/publications/Berkeley/miller_cvpr_04.pdf http://grail.cs.washington.edu/projects/query/ http://www.cs.hmc.edu/~fleck/naked-people.ps.gz http://www-db.deis.unibo.it/research/papers/IWOSS99.ABP.pdf https://doi.org/10.1007%2F3-540-45479-9_17 https://doi.org/10.1007%2F978-3-540-79860-6_3 https://doi.org/10.1007%2Fs10115-009-0257-4 https://doi.org/10.1007%2Fs11042-006-0044-0 https://dx.doi.org/10.1145/2461466.2461470 https://dx.doi.org/10.1145/2578726.2578741 https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-981-10-6759-4 https://web.archive.org/web/20050427132346/http:/www.irit.fr/~Gael.Jaffre/RECHERCHE/thesis.html https://web.archive.org/web/20070928040304/http:/www.liacs.nl/home/mlew/comp2000.pdf https://web.archive.org/web/20090617093824/http:/www.ims.tuwien.ac.at/~hme/papers/ei2004-vir.pdf https://web.archive.org/web/20110125105642/http:/www.liacs.nl/~mlew/mir.survey16b.pdf https://web.archive.org/web/20110724185212/http:/caim.uib.no/publications/NOKOBIT07_ljh.pdf https://web.archive.org/web/20120205153636/http:/www.jisc.ac.uk/uploaded_documents/jtap-039.doc https://web.archive.org/web/20120518124442/http:/pixolution.does-it.net/fileadmin/template/visual_web_demo.html https://web.archive.org/web/20141129085237/http:/identify.plantnet-project.org/en/ https://web.archive.org/web/20160108002525/http:/comupedia.org/adrian/articles/Popescu_Grefenstette_Olive.pdf https://web.archive.org/web/20170808170105/http:/mi.eng.cam.ac.uk/~oa214/academic/publications/2005_CVPR_paper2.pdf https://www.researchgate.net/publication/319007558 http://dl.acm.org/citation.cfm%3Fdoid=1039470.1039482 http://dl.acm.org/citation.cfm%3Fdoid=1862344.1862371 https://www.springer.com/13735 http://ieeexplore.ieee.org/iel5/8769/27772/01238663.pdf http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/2.410146 http://infolab.stanford.edu/~wangz/project/imsearch/review/JOUR/datta.pdf http://www.cl.cam.ac.uk/~cpt23/papers/TownIVC2004.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/conference/1997/dcc97/dcc97.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/conference/2000/cvpr00/cvpr00.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/conference/2000/icpr00/icpr00.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/conference/2001/cvpr01/cvpr01.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/journal/2004/it04/it04.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/journal/2004/sp04/sp04.pdf http://www.svcl.ucsd.edu/publications/journal/2007/computer/computer07.pdf |
| dbo:wikiPageID | 743971 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 29057 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1120833532 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Nearest_neighbor_search dbr:MPEG-7 dbr:Intellectual_property dbr:Query_by_example dbc:Applications_of_artificial_intelligence dbr:GazoPa dbr:Generative_adversarial_network dbr:Relevance_feedback dbr:Geographic_information_systems dbr:Multimedia_information_retrieval dbr:Multimodal_interaction dbr:Concept-based_image_indexing dbr:Crime_prevention dbr:Machine_learning dbc:Image_search dbr:Color_histogram dbr:Computer_vision dbr:Macroglossa_Visual_Search dbr:Document_classification dbr:Learning_to_rank dbr:List_of_CBIR_engines dbc:Applications_of_computer_vision dbr:Database dbr:Facial_recognition_system dbr:Fourier_transform dbr:Digital_image dbr:Medical_diagnosis dbr:Precision_and_recall dbr:Remote_sensing dbr:Edge_detection dbr:Texel_(graphics) dbr:Automatic_image_annotation dbr:Metadata_(computing) dbr:Military dbr:Wavelet_transform dbr:Image_moment dbr:Image_retrieval dbr:Image_texture dbr:Multiple-instance_learning dbr:BLOB dbr:Electrotechnical_Laboratory dbr:Joint_Information_Systems_Committee dbr:Art_collections dbr:Segmentation_(image_processing) dbr:Surveillance_camera dbr:File:Principe_cbir.png dbr:Orthogonal_transforms_(Discrete_Tchebichef_moments) |
| dbp:bot | InternetArchiveBot (en) |
| dbp:date | August 2017 (en) |
| dbp:fixAttempted | yes (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Asof dbt:Cite_journal dbt:Dead_link dbt:External_links dbt:Needs_update dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Visible_anchor dbt:Merge_from |
| dct:subject | dbc:Applications_of_artificial_intelligence dbc:Image_search dbc:Applications_of_computer_vision |
| gold:hypernym | dbr:Application |
| rdf:type | owl:Thing dbo:Software yago:WikicatApplicationsOfComputerVision yago:WikicatArtificialIntelligenceApplications yago:Abstraction100002137 yago:Application106570110 yago:Code106355894 yago:CodingSystem106353757 yago:Communication100033020 yago:Program106568978 yago:WikicatInternetSearchEngines yago:Writing106359877 yago:WrittenCommunication106349220 yago:SearchEngine106578654 yago:Software106566077 |
| rdfs:comment | Η Αυτόματη Ανάκτηση Εικόνων (ΑΑΕ) (αγγλ.: Content-based image retrieval (CBIR)) είναι η εφαρμογή τεχνικών υπολογιστικής όρασης με σκοπό την επίλυση του προβλήματος της ανάκτησης εικόνων, δηλαδή την αναζήτηση ψηφιακών εικόνων σε μεγάλες βάσεις δεδομένων. (el) La Consulta de imágenes mediante ejemplo (Content-based Image Retrieval) es un sistema de búsqueda para recuperar imágenes basándose en su contenido, refiriéndose en su contexto a colores,figuras , texturas o cualquier otra información que pueda derivarse de la propia imagen. CBIR está basado en los sistemas de consulta mediante ejemplo (Query by Example) y también son conocidos como QBIC, ya que es la tecnología más utilizada hoy en día para la búsqueda de imágenes en grandes bases de datos. (es) I CBIR (in inglese Content-Based Image Retrieval Systems) sono sistemi di recupero di immagini, digitali e fisse, basati su attributi visuali del contenuto di tali immagini. Le caratteristiche visuali maggiormente utilizzate da questi sistemi si riferiscono al colore, alla forma e alla texture.Tali attributi si estraggono e si rappresentano automaticamente attraverso strutture di dati numerici, di modo che non sia necessario esprimere la nostra ricerca mediante invece che impiegare per esempio tavolozze di colori, disegnando o selezionando immagini a partire dalle quali il sistema restituirà altre visivamente simili.Tuttavia, i sistemi CBIR di carattere misto sono soliti combinare queste opzioni di consultazione anche con la tradizionale espressione linguistica di ciò che cerchiamo. (it) Поиск изображений по содержанию (англ. Content-based image retrieval (CBIR)) — раздел компьютерного зрения, решающий задачу поиска изображений, которые имеют требуемое содержание, в большом наборе цифровых изображений. Алгоритм поиска должен анализировать содержание изображения, например, цвет представленных на нём объектов, их форму, текстуру, композицию сцены. При отсутствии возможности проанализировать сцену при поиске рассматриваются метаданные: ключевые слова, метки. (ru) 基于内容的图像检索（英語：Content-based image retrieval，CBIR；或content-based visual information retrieval），属于图像分析的一个研究领域。基于内容的图像检索目的是在给定查询图像的前提下，依据内容信息或指定查询标准，在图像数据库中搜索并查找出符合查询条件的相应图片。 互联网络上传统的搜索引擎，包括Google、Yahoo以及MSN都推出相应的图片搜索功能，但是这种搜索主要是基于图片的文件名建立索引来实现查询功能（也许利用了网页上的文字信息）。这种从查询文字，文件名，最后到图片查询的机制并不是基于内容的图像检索。基于内容的图像检索指的是查询条件本身就是一个图像，或者是对于图像内容的描述，它建立索引的方式是通过提取底层特征，然后通过计算比较这些特征和查询条件之间的距离，来决定两个图片的相似程度。 (zh) La consulta d'imatges mitjançant exemple (content-based Image retrieval, CBIR) és un sistema de recerca per recuperar imatges que es basa en el seu contingut, i que es refereix en el seu context a colors, formes, textures o qualsevol altra informació que pugui derivar-se de la imatge mateixa. (ca) Content-based image retrieval, also known as query by image content and content-based visual information retrieval (CBVIR), is the application of computer vision techniques to the image retrieval problem, that is, the problem of searching for digital images in large databases (see this survey for a scientific overview of the CBIR field). Content-based image retrieval is opposed to traditional concept-based approaches (see Concept-based image indexing). (en) Unter Content Based Image Retrieval (CBIR) versteht man eine inhaltsbasierte Bildersuche. Alternative Bezeichnungen sind query by image content (QBIC) und content-based visual information retrieval (CBVIR). Dabei handelt es sich um ein Spezialgebiet der Bildverarbeitung und des Wiederauffindens von Information (Information Retrieval) in großen Datenbanken. Die inhaltsbasierte Bildersuche wird angewandt für Bilderdatenbanken, im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung und bei der Suche nach Plagiaten (Near Duplicate Detection). (de) La recherche d'image par le contenu (en anglais : content-based image retrieval ou CBIR) est une technique permettant de rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels. Les images sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme. Un cas typique d'utilisation est la recherche par l'exemple où l'on souhaite retrouver des images visuellement similaires à un exemple donné en requête. (fr) QBIC (ang. query by image content), zapytanie za pomocą obrazka – technika stosowana w zaawansowanych wyszukiwarkach grafiki, w której użytkownik podaje (lub rysuje) obrazek, a system wyszukiwawczy wynajduje podobne do wzoru obrazy zgromadzone w bazie. Techniki typu QBIC spotykane są zwykle w projektach naukowo-badawczych ze względu na duże problemy algorytmiczne związane z systemami tego typu. Termin QBIC jest również nazwą jednego z projektów tego typu prowadzonego przez firmę IBM w (projekt zawieszony). Powiązane terminy: (pl) Пошук зображень за змістом (англ. Content-based image retrieval (CBIR)), також відомий як запит за вмістом зображення (англ. Query by image content (QBIC)) та Отримання візуальної інформації за змістом (англ. Content-based visual information retrieval (CBVIR)) — це одна із технік машинного зору, що вирішує проблему отримання зображень, що є проблемою пошуку цифрових зображень у великих базах даних. Пошук зображень за змістом є протилежним підходом відносно . (uk) |
| rdfs:label | Consulta d'imatges mitjançant exemple (ca) Content Based Image Retrieval (de) Αυτόματη Ανάκτηση Εικόνων (el) Consulta de imágenes mediante ejemplo (es) Content-based image retrieval (en) Recherche d'image par le contenu (fr) CBIR (it) QBIC (pl) Поиск изображений по содержанию (ru) Пошук зображень за вмістом (uk) 基于内容的图像检索 (zh) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Reverse_image_search |
| owl:sameAs | freebase:Content-based image retrieval yago-res:Content-based image retrieval wikidata:Content-based image retrieval dbpedia-ca:Content-based image retrieval dbpedia-de:Content-based image retrieval dbpedia-el:Content-based image retrieval dbpedia-es:Content-based image retrieval dbpedia-fa:Content-based image retrieval dbpedia-fi:Content-based image retrieval dbpedia-fr:Content-based image retrieval dbpedia-it:Content-based image retrieval dbpedia-pl:Content-based image retrieval dbpedia-ru:Content-based image retrieval dbpedia-uk:Content-based image retrieval dbpedia-zh:Content-based image retrieval https://global.dbpedia.org/id/BWaE |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Content-based_image_retrieval?oldid=1120833532&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Principe_cbir.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Content-based_image_retrieval |
| is dbo:academicDiscipline of | dbr:Mislav_Grgić |
| is dbo:type of | dbr:GazoPa |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:QBIC dbr:Query_by_image_content dbr:Content-based_video_browsing dbr:CBIR dbr:CBVIR dbr:Content-based_visual_information_retrieval dbr:Applications_of_content-based_image_retrieval dbr:Image-based_search dbr:Image_distance_measure dbr:Image_similarity dbr:Similar_image_search dbr:Content_Based_Image_Retrieval_System dbr:Content_based_image_retrieval |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:QBIC dbr:Nearest_neighbor_search dbr:Desktop_search dbr:Research_Institute_of_Computer_Science_and_Random_Systems dbr:CBVR dbr:Visual_search_engine dbr:Earth_mover's_distance dbr:Linda_Shapiro dbr:Query_by_image_content dbr:Content-based_video_browsing dbr:GazoPa dbr:World_Heritage_Memory_Net dbr:Edward_M._Riseman dbr:Global_Memory_Net dbr:Mislav_Grgić dbr:Multimedia_information_retrieval dbr:Concept-based_image_indexing dbr:Concept_search dbr:Corrigon dbr:Color_histogram dbr:Color_moments dbr:Computer_vision dbr:Harris_affine_region_detector dbr:Keyword_spotting dbr:CBIR dbr:CBVIR dbr:TinEye dbr:Document_classification dbr:Learning_to_rank dbr:List_of_CBIR_engines dbr:Histogram_of_oriented_gradients dbr:Search_engine dbr:HSL_and_HSV dbr:Superfish dbr:Discrete_cosine_transform dbr:Audio_search_engine dbr:Automatic_image_annotation dbr:Avinash_Kak dbr:Pinterest dbr:Content-based_visual_information_retrieval dbr:Applications_of_content-based_image_retrieval dbr:Image-based_search dbr:Image_distance_measure dbr:Image_segmentation dbr:Image_similarity dbr:Near_sets dbr:Kirk_Martinez dbr:Image_collection_exploration dbr:Image_meta_search dbr:Image_retrieval dbr:Object_categorization_from_image_search dbr:Visual_Word dbr:Reverse_image_search dbr:Video_browsing dbr:Multimodal_search dbr:Outline_of_computer_vision dbr:Outline_of_object_recognition dbr:Small_object_detection dbr:Video_search_engine dbr:Similar_image_search dbr:Content_Based_Image_Retrieval_System dbr:Content_based_image_retrieval |
| is dbp:fields of | dbr:Mislav_Grgić |
| is dbp:type of | dbr:GazoPa |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Content-based_image_retrieval |
