OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : Features as Keypoints and How Fuzzy Transforms Retrieve Them
Citace : Perfiljeva, I. a Adamczyk, D. Features as Keypoints and How Fuzzy Transforms Retrieve Them. In: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021: Advances in Computational Intelligence 2021-06-16 Virtual Event. Cham: Springer International Publishing, 2021. s. 14-27. ISBN 978-3-030-85098-2.
Podnázev :
Rok * : 2021
Obor * : Obecná matematika
Počet stran * : 13
Strana od * : 14
Strana do * : 27
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : 978-3-030-85098-2
Kód ISSN :
Název sborníku * : Advances in Computational Intelligence
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : Springer International Publishing
Místo vydání * : Cham
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021
Místo konání konference * : Virtual Event
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS : 000696688800002
EID : 2-s2.0-85115182963
Klíčová slova anglicky * :
Multi-scale representation; Keypoint; Fuzzy partition; Fuzzy transform
Popis v původním jazyce * :
We are focused on a new fast and robust algorithm of image/signal feature extraction in the form of representative keypoints. We analyze various multi-scale representations of a one-dimensional signal in spaces with a closeness relation determined by a symmetric and positive semi-definite kernel. We show that kernels arising from generating functions of fuzzy partitions can be used in a scale space representation of a one-dimensional signal. We show that the reconstruction from the proposed multi-scale representations is of better quality than the reconstruction from MLP with almost double the number of neurons in 4 hidden layers. Finally, we propose a new algorithm of keypoints localization and description and test it on financial time series with high volatility.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * :
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17610/21:A2202APN

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}