About: Image retrieval     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : yago:Software106566077, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FImage_retrieval

An image retrieval system is a computer system used for browsing, searching and retrieving images from a large database of digital images. Most traditional and common methods of image retrieval utilize some method of adding metadata such as captioning, keywords, title or descriptions to the images so that retrieval can be performed over the annotation words. Manual image annotation is time-consuming, laborious and expensive; to address this, there has been a large amount of research done on automatic image annotation. Additionally, the increase in social web applications and the semantic web have inspired the development of several web-based image annotation tools.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • Image retrieval (en)
  • استرجاع الصور (ar)
  • 圖像檢索 (zh)
rdfs:comment
  • 圖像檢索,又称图像检索 ,系統是一個電腦瀏覽的系統,從一個大型的數位圖像資料庫去檢索和檢索圖像。大多傳統和一般圖像檢索的方式是利用一些增加元數據(metadata)的方法,例如:字幕、關鍵詞或是圖像的說明,如此一來就可以透過註解詞完成檢索。人工的圖像註解是費時、費力並且昂貴;為了解決這個問題,已經有大量的研究在做自動圖像註解方面上。此外,越來越多的社會網路應用和語義網已經產生了數個以網路為基底發展的圖像註解工具。 第一個以微電腦為基底開發的圖像資料庫檢索系統,是由80年代麻省理工學院裡的Banireddy Prasad、Amar Gupta (页面存档备份,存于互联网档案馆)、Hoo-min Toong、and Stuart Madnick所共開發出來的。這是記載於1987年2月發行的IEEE Transactions on Industrial Electronics。. 另一種方法的圖像檢索是以內容為基底的圖像檢索CBIR,其目的是為了避免使用文字上的描述而是以視覺相似性為基底透過使用者提供查詢的圖像或是使用者指定的圖像特徵來檢索圖像。 (zh)
  • يستخدم نظام الكمبيوتر المعروف باسم نظام استرجاع الصور لتصفحها والبحث عنها واستردادها من قاعدة بيانات كبيرة للصور الرقمية. معظم الطرق التقليدية والمعروفة لاسترجاع الصور تستخدم إضافة الميتاداتا مثل التسميات التوضيحية أو الكلمات الرئيسية أو العناوين أو الأوصاف، لتمكين الاسترجاع عبر مصطلحات التعليقات التوضيحية. يستغرق التعليق التوضيحي للصور يدويًا وقتًا طويلاً ويصعب تنفيذه ويكلف الكثير من المال. لحل هذه المشكلة، تم إجراء الكثير من الأبحاث حول التعليق التوضيحي التلقائي للصور؛ من أجل معالجة هذا الأمر، تم إجراء قدر كبير من الأبحاث حول التعليق التوضيحي التلقائي للصور. بالإضافة إلى ذلك، فإن تزايد تطبيقات الويب الاجتماعية والويب الدلالي قد ألهم تطوير العديد من أدوات التعليقات التوضيحية للصور على شبكة الإنترنت. (ar)
  • An image retrieval system is a computer system used for browsing, searching and retrieving images from a large database of digital images. Most traditional and common methods of image retrieval utilize some method of adding metadata such as captioning, keywords, title or descriptions to the images so that retrieval can be performed over the annotation words. Manual image annotation is time-consuming, laborious and expensive; to address this, there has been a large amount of research done on automatic image annotation. Additionally, the increase in social web applications and the semantic web have inspired the development of several web-based image annotation tools. (en)
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Link from a Wikipage to an external page
sameAs
dbp:wikiPageUsesTemplate
has abstract
  • يستخدم نظام الكمبيوتر المعروف باسم نظام استرجاع الصور لتصفحها والبحث عنها واستردادها من قاعدة بيانات كبيرة للصور الرقمية. معظم الطرق التقليدية والمعروفة لاسترجاع الصور تستخدم إضافة الميتاداتا مثل التسميات التوضيحية أو الكلمات الرئيسية أو العناوين أو الأوصاف، لتمكين الاسترجاع عبر مصطلحات التعليقات التوضيحية. يستغرق التعليق التوضيحي للصور يدويًا وقتًا طويلاً ويصعب تنفيذه ويكلف الكثير من المال. لحل هذه المشكلة، تم إجراء الكثير من الأبحاث حول التعليق التوضيحي التلقائي للصور؛ من أجل معالجة هذا الأمر، تم إجراء قدر كبير من الأبحاث حول التعليق التوضيحي التلقائي للصور. بالإضافة إلى ذلك، فإن تزايد تطبيقات الويب الاجتماعية والويب الدلالي قد ألهم تطوير العديد من أدوات التعليقات التوضيحية للصور على شبكة الإنترنت. تم تطوير أول نظام لاسترجاع الصور المستند إلى الحواسيب الصغيرة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، في التسعينيات، بواسطة بانديريدي براو هو-ميت تونغ وستوارت مادنيك. أظهرت مقالة استقصائية عام 2008 التطورات بعد عام 2007. (ar)
  • An image retrieval system is a computer system used for browsing, searching and retrieving images from a large database of digital images. Most traditional and common methods of image retrieval utilize some method of adding metadata such as captioning, keywords, title or descriptions to the images so that retrieval can be performed over the annotation words. Manual image annotation is time-consuming, laborious and expensive; to address this, there has been a large amount of research done on automatic image annotation. Additionally, the increase in social web applications and the semantic web have inspired the development of several web-based image annotation tools. The first microcomputer-based image database retrieval system was developed at MIT, in the 1990s, by Banireddy Prasaad, Amar Gupta, Hoo-min Toong, and Stuart Madnick. A 2008 survey article documented progresses after 2007. All image retrieval systems as of 2021 were designed for 2D images, not 3D ones. (en)
  • 圖像檢索,又称图像检索 ,系統是一個電腦瀏覽的系統,從一個大型的數位圖像資料庫去檢索和檢索圖像。大多傳統和一般圖像檢索的方式是利用一些增加元數據(metadata)的方法,例如:字幕、關鍵詞或是圖像的說明,如此一來就可以透過註解詞完成檢索。人工的圖像註解是費時、費力並且昂貴;為了解決這個問題,已經有大量的研究在做自動圖像註解方面上。此外,越來越多的社會網路應用和語義網已經產生了數個以網路為基底發展的圖像註解工具。 第一個以微電腦為基底開發的圖像資料庫檢索系統,是由80年代麻省理工學院裡的Banireddy Prasad、Amar Gupta (页面存档备份,存于互联网档案馆)、Hoo-min Toong、and Stuart Madnick所共開發出來的。這是記載於1987年2月發行的IEEE Transactions on Industrial Electronics。. 另一種方法的圖像檢索是以內容為基底的圖像檢索CBIR,其目的是為了避免使用文字上的描述而是以視覺相似性為基底透過使用者提供查詢的圖像或是使用者指定的圖像特徵來檢索圖像。 (zh)
gold:hypernym
prov:wasDerivedFrom
page length (characters) of wiki page
foaf:isPrimaryTopicOf
is Link from a Wikipage to another Wikipage of
is Wikipage redirect of
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3331 as of Sep 2 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (62 GB total memory, 43 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software