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Abstract
Lo scopo della mia tesi è di categorizzare e approfondire l’argomento sulla ricerca delle immagini basate sul contenuto introducendo i concetti generali e i moduli chiave per lo studio di questa materia. Partendo dalla formulazione della domanda, passando per la rappresentazione delle immagini, esponendo il metodo di indicizzazione del database e la misurazione della similarità tra le immagini, per poi chiarire il tanto discusso argomento del ranking nella ricerca. Infine si trattatano i vari metodi di benchmark (test) usati per misurare le prestazioni delle varie operazioni e da questi trarre spunto su come in un futuro migliorare vari gap presenti e problemi tutt’oggi ancora non facili da risolvere.
Abstract
Lo scopo della mia tesi è di categorizzare e approfondire l’argomento sulla ricerca delle immagini basate sul contenuto introducendo i concetti generali e i moduli chiave per lo studio di questa materia. Partendo dalla formulazione della domanda, passando per la rappresentazione delle immagini, esponendo il metodo di indicizzazione del database e la misurazione della similarità tra le immagini, per poi chiarire il tanto discusso argomento del ranking nella ricerca. Infine si trattatano i vari metodi di benchmark (test) usati per misurare le prestazioni delle varie operazioni e da questi trarre spunto su come in un futuro migliorare vari gap presenti e problemi tutt’oggi ancora non facili da risolvere.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Bardhi, Orjada
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum ingegneria informatica
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Image retrieval,Query by example,Image databases,Indexing,Similarity Searches
Data di discussione della Tesi
18 Ottobre 2018
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Bardhi, Orjada
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum ingegneria informatica
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Image retrieval,Query by example,Image databases,Indexing,Similarity Searches
Data di discussione della Tesi
18 Ottobre 2018
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