Littérature scientifique sur le sujet « LINEAR ITERATIVE CLUSTERING »
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Articles de revues sur le sujet "LINEAR ITERATIVE CLUSTERING"
Zhao, Jiaxing, Ren Bo, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng et Paul Rosin. « FLIC : Fast linear iterative clustering with active search ». Computational Visual Media 4, no 4 (27 octobre 2018) : 333–48. http://dx.doi.org/10.1007/s41095-018-0123-y.
Texte intégralYan, Qingan, Long Yang, Chao Liang, Huajun Liu, Ruimin Hu et Chunxia Xiao. « Geometrically Based Linear Iterative Clustering for Quantitative Feature Correspondence ». Computer Graphics Forum 35, no 7 (octobre 2016) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1111/cgf.12998.
Texte intégralMagaraja, Anousouya Devi, Ezhilarasie Rajapackiyam, Vaitheki Kanagaraj, Suresh Joseph Kanagaraj, Ketan Kotecha, Subramaniyaswamy Vairavasundaram, Mayuri Mehta et Vasile Palade. « A Hybrid Linear Iterative Clustering and Bayes Classification-Based GrabCut Segmentation Scheme for Dynamic Detection of Cervical Cancer ». Applied Sciences 12, no 20 (18 octobre 2022) : 10522. http://dx.doi.org/10.3390/app122010522.
Texte intégralEun, Hyunjun, Yoonhyung Kim, Chanho Jung et Changick Kim. « Adaptive Sampling of Initial Cluster Centers for Simple Linear Iterative Clustering ». Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 43, no 1 (31 janvier 2018) : 20–23. http://dx.doi.org/10.7840/kics.2018.43.1.20.
Texte intégralOh, Ki-Won, et Kang-Sun Choi. « Acceleration of simple linear iterative clustering using early candidate cluster exclusion ». Journal of Real-Time Image Processing 16, no 4 (31 mars 2016) : 945–56. http://dx.doi.org/10.1007/s11554-016-0583-1.
Texte intégralChoi, Kang-Sun, et Ki-Won Oh. « Subsampling-based acceleration of simple linear iterative clustering for superpixel segmentation ». Computer Vision and Image Understanding 146 (mai 2016) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2016.02.018.
Texte intégralYamamoto, Takeshi, Katsuhiro Honda, Akira Notsu et Hidetomo Ichihashi. « A Comparative Study on TIBA Imputation Methods in FCMdd-Based Linear Clustering with Relational Data ». Advances in Fuzzy Systems 2011 (2011) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2011/265170.
Texte intégralHuang, Hui-Yu, et Zhe-Hao Liu. « Stereo Matching with Spatiotemporal Disparity Refinement Using Simple Linear Iterative Clustering Segmentation ». Electronics 10, no 6 (18 mars 2021) : 717. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10060717.
Texte intégralCong, Jinyu, Benzheng Wei, Yilong Yin, Xiaoming Xi et Yuanjie Zheng. « Performance evaluation of simple linear iterative clustering algorithm on medical image processing ». Bio-Medical Materials and Engineering 24, no 6 (2014) : 3231–38. http://dx.doi.org/10.3233/bme-141145.
Texte intégralMeenalochani, Manickam, Natarajan Hemavathi et Selvaraj Sudha. « Performance analysis of iterative linear regression-based clustering in wireless sensor networks ». IET Science, Measurement & ; Technology 14, no 4 (1 juin 2020) : 423–29. http://dx.doi.org/10.1049/iet-smt.2019.0258.
Texte intégralThèses sur le sujet "LINEAR ITERATIVE CLUSTERING"
Alexandre, Eduardo Barreto. « IFT-SLIC : geração de superpixels com base em agrupamento iterativo linear simples e transformada imagem-floresta ». Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24092017-235915/.
Texte intégralImage representation based on superpixels has become indispensable for improving efficiency in Computer Vision systems. Object recognition, segmentation, depth estimation, and body model estimation are some important problems where superpixels can be applied. However, superpixels can influence the quality of the system results in a positive or negative manner, depending on how well they respect the object boundaries in the image. In this work, we propose an iterative method for superpixels generation, known as IFT-SLIC, which is based on sequences of Image Foresting Transforms, starting with a regular grid for seed sampling. A seed pixel recomputation procedure is applied per each iteration, generating connected superpixels with a better adherence to objects borders present in the image. The superpixels obtained by IFT-SLIC structurally correspond to spanning trees rooted at those seeds, that naturally define superpixels as regions of strongly connected pixels. Compared to Simple Linear Iterative Clustering (SLIC), IFT-SLIC considers minimum path costs between pixel and cluster centers rather than their direct distances. Non-monotonically increasing connectivity functions are explored in our IFT-SLIC approach leading to improved performance. Experimental results indicate better superpixel extraction by the proposed approach in comparation to that of SLIC. We also analyze the effectiveness of IFT-SLIC, according to efficiency, and accuracy on an application -- namely sky segmentation. The results show that IFT-SLIC can be competitive to the best state-of-the-art methods and superior to many others, which motivates it\'s further development for different applications.
Neubert, Peer. « Superpixels and their Application for Visual Place Recognition in Changing Environments ». Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-190241.
Texte intégralBAGRI, VIKAS. « SIMPLE LINEAR ITERATIVE CLUSTERING AND HAAR WAVELET BASED IMAGE FORGERY DETECTION ». Thesis, 2018. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/16358.
Texte intégralWang, Wei. « Spatially Adaptive Analysis and Segmentation of Polarimetric SAR Data ». Doctoral thesis, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-218081.
Texte intégralQC 20171123
Chapitres de livres sur le sujet "LINEAR ITERATIVE CLUSTERING"
Liao, Nannan, Hui Liu, Cheng Li, Xia Ren et Baolong Guo. « Simple Linear Iterative Clustering with Efficiency ». Dans Advances in Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 109–17. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-1057-9_11.
Texte intégralZhang, Houwang, et Yuan Zhu. « KSLIC : K-mediods Clustering Based Simple Linear Iterative Clustering ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 519–29. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31723-2_44.
Texte intégralDing, Tianyou, Wentao Zhang et Chunning Zhou. « Clustering Effect of Iterative Differential and Linear Trails ». Dans Information Security and Cryptology, 252–71. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26553-2_13.
Texte intégralChoi, Kang-Sun, et Ki-Won Oh. « Fast Simple Linear Iterative Clustering by Early Candidate Cluster Elimination ». Dans Pattern Recognition and Image Analysis, 579–86. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19390-8_65.
Texte intégralWang, Jing, Zilan Hu et Haixian Wang. « Parcellating Whole Brain for Individuals by Simple Linear Iterative Clustering ». Dans Neural Information Processing, 131–39. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46675-0_15.
Texte intégralSu, Fan, Hui Xu, Guodong Chen, Zhenhua Wang, Lining Sun et Zheng Wang. « Improved Simple Linear Iterative Clustering Algorithm Using HSL Color Space ». Dans Intelligent Robotics and Applications, 413–25. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-27541-9_34.
Texte intégralPavithra, G., T. C. Manjunath et Dharmanna Lamani. « Detection of Primary Glaucoma in Humans Using Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) Algorithm ». Dans Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 417–28. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-24643-3_50.
Texte intégralMathews, Arun B., S. U. Aswathy et Ajith Abraham. « Lung CT Image Enhancement Using Improved Linear Iterative Clustering for Tumor Detection in the Juxta Vascular Region ». Dans Lecture Notes in Networks and Systems, 463–71. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09176-6_53.
Texte intégralChowdhary, Chiranji Lal. « Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) and Graph Theory-Based Image Segmentation ». Dans Handbook of Research on Machine Learning Techniques for Pattern Recognition and Information Security, 157–70. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-3299-7.ch010.
Texte intégralWang, Shuliang, Wenyan Gan, Deyi Li et Deren Li. « Data Field for Hierarchical Clustering ». Dans Developments in Data Extraction, Management, and Analysis, 303–24. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2148-0.ch014.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "LINEAR ITERATIVE CLUSTERING"
Kim, Kwang-Shik, Dongni Zhang, Mun-Cheon Kang et Sung-Jea Ko. « Improved simple linear iterative clustering superpixels ». Dans 2013 IEEE 17th International Symposium on Consumer Electronics (ISCE). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/isce.2013.6570216.
Texte intégralLi, Shiren, Junwei Huang, Jiayu Shang et Xiongyi Wei. « A robust simple linear iterative clustering algorithm ». Dans 2017 IEEE 2nd International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/siprocess.2017.8124557.
Texte intégralKang-Sun Choi et Ki-Won Oh. « Fast simple linear iterative clustering for superpixel segmentation ». Dans 2015 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icce.2015.7066521.
Texte intégralWei, Zhifei, Baolong Guo, Cheng Li et Zhijie Chen. « Speeded-up Simple Linear Iterative Clustering Based on Region Homogeneity ». Dans 2019 2nd International Conference on Safety Produce Informatization (IICSPI). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iicspi48186.2019.9096051.
Texte intégralAl-Azawi, Razi J., Qussay S. Al-Jubouri et Yousra Abd Mohammed. « Enhanced Algorithm of Superpixel Segmentation Using Simple Linear Iterative Clustering ». Dans 2019 12th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSE). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/dese.2019.00038.
Texte intégralMargapuri, Venkat, Trevor Rife, Chaney Courtney, Brandon Schlautman, Kai Zhao et Mitchell Neilsen. « Fractional Vegetation Cover Estimation using Hough Lines and Linear Iterative Clustering ». Dans 2022 IEEE 5th International Conference on Image Processing Applications and Systems (IPAS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ipas55744.2022.10052996.
Texte intégralDoğan, Çağdaş. « Seaweed Growth Detection in Aquaculture Environment Using Simple Linear Iterative Clustering Method ». Dans The 8th International Conference of Biotechnology, Environment and Engineering Sciences. SRO media, 2020. http://dx.doi.org/10.46617/icbe8001.
Texte intégralJunliang, Ma, Wang Xili et Xiao Bing. « Semi-supervised image segmentation with globalized probability of boundary and simple linear iterative clustering ». Dans 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/fskd.2017.8393374.
Texte intégralAravinda, H. L., et M. V. Sudhamani. « Simple Linear Iterative Clustering Based Tumor Segmentation in Liver Region of Abdominal CT-scan ». Dans 2017 International Conference on Recent Advances in Electronics and Communication Technology (ICRAECT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icraect.2017.18.
Texte intégralChen, Yen-Wei, Akira Furukawa, Ayako Taniguchi, Tomoko Tateyama et Shuzo Kanasaki. « Automated assessment of small bowel motility function based on simple linear iterative clustering (SLIC) ». Dans 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/fskd.2015.7382209.
Texte intégral