Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 15
 İndirme 1
Image Retrieval Using Hierarchical Nested Clusters
2021
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

Digital image collections are rapidly being created and made available to multitudes of users through the World Wide Web, how to retrieve the image quickly and find the desired information from the massive data becomes a big issue. And now a days, Content-based image retrieval is used for regular process of retrieving images according to image visual contents as a replacement for textual annotations. Image retrieval can be used to retrieve similar images, and the effect of image retrieval depends on the selection of image features to a certain extent.   Based on recent successes of deep learning techniques especially Convolutional Neural Networks (CNN) in solving computer vision applications, to extract more conducive to the high-level semantic feature of image retrieval using convolution neural network. Deep learning methodology combined with distance-based learning and Gaussian kernel features can be seen as recursive supervised algorithm to create new features, and hence used to provide optimal feature space for any classification method. Implementation of RSBL used in this paper is based on Euclidean distance and Gaussian kernel features.

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 106
2023 Impact/Etki : 0.071
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education