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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 intégralTang, Xiaoqing, Junlong Chen, Yazhou Liu et Quansen Sun. « Hyperspectral image classification by fusing sparse representation and simple linear iterative clustering ». Journal of Applied Remote Sensing 9, no 1 (22 décembre 2015) : 095977. http://dx.doi.org/10.1117/1.jrs.9.095977.
Texte intégralMarleny, Finki Dona, Ihdalhubbi Maulida et Mambang Mambang. « SIMPLE LINEAR ITERATIVE CLUSTERING (SLIC) UNTUK SEGMENTASI MOTIF DASAR CITRA KAIN SASIRANGAN ». Jurnal Simantec 11, no 1 (28 décembre 2022) : 19–26. http://dx.doi.org/10.21107/simantec.v11i1.14274.
Texte intégralNagata, Munehiro, Masatsugu Hada, Masashi Iwasaki et Yoshimasa Nakamura. « Eigenvalue clustering of coefficient matrices in the iterative stride reductions for linear systems ». Computers & ; Mathematics with Applications 71, no 1 (janvier 2016) : 349–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2015.11.022.
Texte intégralBommisetty, Reddy Mounika, Om Prakash et Ashish Khare. « Video superpixels generation through integration of curvelet transform and simple linear iterative clustering ». Multimedia Tools and Applications 78, no 17 (21 mai 2019) : 25185–219. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-019-7554-z.
Texte intégralLiu, Tianli, Dongsong Li, Zhiming Jiao, Tao Liang, Hao Zhou et Guoqing Yang. « A coloured oil level indicator detection method based on simple linear iterative clustering ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 100 (décembre 2017) : 012151. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/100/1/012151.
Texte intégralWang, Yuchan, Baojiu Li et Marius Cautun. « Iterative removal of redshift-space distortions from galaxy clustering ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 497, no 3 (24 juillet 2020) : 3451–71. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/staa2136.
Texte intégralZhu, Yaguang, Kailu Luo, Chao Ma, Qiong Liu et Bo Jin. « Superpixel Segmentation Based Synthetic Classifications with Clear Boundary Information for a Legged Robot ». Sensors 18, no 9 (25 août 2018) : 2808. http://dx.doi.org/10.3390/s18092808.
Texte intégralWuttke, S., W. Middelmann et U. Stilla. « IMPROVING ACTIVE QUERIES WITH A LOCAL SEGMENTATION STEP AND APPLICATION TO LAND COVER CLASSIFICATION ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-1/W1 (30 mai 2017) : 165–73. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-1-w1-165-2017.
Texte intégralAngulakshmi, M., et G. G. Lakshmi Priya. « Walsh Hadamard Transform for Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) Superpixel Based Spectral Clustering of Multimodal MRI Brain Tumor Segmentation ». IRBM 40, no 5 (octobre 2019) : 253–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.irbm.2019.04.005.
Texte intégralSnehalatha, Snehalatha. « Brain Mri Image Segmentation Using Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) Segmentation With Superpixel Fusion ». Bioscience Biotechnology Research Communications 14, no 5 (15 juin 2021) : 358–64. http://dx.doi.org/10.21786/bbrc/14.5/62.
Texte intégralPrasad Kondisetty, Durga, et Mohammed Ali Hussain. « A novel approach for cDNA image segmentation using SLIC based SOM methodology ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.8 (19 mars 2018) : 52. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.8.10323.
Texte intégralLiu, Bowen, Ting Zhang, Yujian Li, Zhaoying Liu et Zhilin Zhang. « Kernel Probabilistic K-Means Clustering ». Sensors 21, no 5 (8 mars 2021) : 1892. http://dx.doi.org/10.3390/s21051892.
Texte intégralTang, Wei, Yang Yang, Lanling Zeng et Yongzhao Zhan. « Optimizing MSE for Clustering with Balanced Size Constraints ». Symmetry 11, no 3 (6 mars 2019) : 338. http://dx.doi.org/10.3390/sym11030338.
Texte intégralNARAZAKI, HIROSHI, et ANCA L. RALESCU. « ITERATIVE INDUCTION OF A CATEGORY MEMBERSHIP FUNCTION ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 02, no 01 (mars 1994) : 91–100. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488594000080.
Texte intégralRen Xinlei, 任欣磊, et 王阳萍 Wang Yangping. « Super-Pixel Segmentation of Remote Sensing Image Based on Improved Simple Linear Iterative Clustering Algorithm ». Laser & ; Optoelectronics Progress 57, no 22 (2020) : 222801. http://dx.doi.org/10.3788/lop57.222801.
Texte intégralRen, Dayong, Zhenhong Jia, Jie Yang et Nikola K. Kasabov. « A Practical GrabCut Color Image Segmentation Based on Bayes Classification and Simple Linear Iterative Clustering ». IEEE Access 5 (2017) : 18480–87. http://dx.doi.org/10.1109/access.2017.2752221.
Texte intégralFarmaha, Ihor, Marian Banaś, Vasyl Savchyn, Bohdan Lukashchuk et Taras Farmaha. « Wound image segmentation using clustering based algorithms ». New Trends in Production Engineering 2, no 1 (1 octobre 2019) : 570–78. http://dx.doi.org/10.2478/ntpe-2019-0062.
Texte intégralKim, Yong Hwi, et Kwan H. Lee. « Data Driven SVBRDF Estimation Using Deep Embedded Clustering ». Electronics 11, no 19 (9 octobre 2022) : 3239. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193239.
Texte intégralHermawan, Andy, Ilham Zaeni, Aji Wibawa, Gunawan Gunawan, Yosi Kristian et Shandy Darmawan. « Pengenalan Varietas Ikan Koi Berdasarkan Foto Menggunakan Simple Linear Iterative Clustering Superpixel Segmentation dan Convolutional Neural ». Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik 1, no 11 (24 novembre 2021) : 806–14. http://dx.doi.org/10.17977/um068v1i112021p806-814.
Texte intégralLiu, Yiting, Lianjie Sui, Peijuan Li, Lei Zhang, Qingzheng Wu, Junfeng Du, Yawen Liu et Hanqi Yu. « A Radar Linear Feature Fitting Algorithm Combining Adaptive Clustering and Corner Detection Operator ». Journal of Sensors 2023 (24 février 2023) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6991467.
Texte intégralZHANG, CHONG, XUANJING SHEN et HAIPENG CHEN. « BRAIN TUMOR SEGMENTATION BASED ON SUPERPIXELS AND HYBRID CLUSTERING WITH FAST GUIDED FILTER ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 20, no 06 (août 2020) : 2050032. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519420500323.
Texte intégralDIMAGGIO, PETER A., SCOTT R. MCALLISTER, CHRISTODOULOS A. FLOUDAS, XIAO-JIANG FENG, JOSHUA D. RABINOWITZ et HERSCHEL A. RABITZ. « OPTIMAL METHODS FOR RE-ORDERING DATA MATRICES IN SYSTEMS BIOLOGY AND DRUG DISCOVERY APPLICATIONS ». Biophysical Reviews and Letters 03, no 01n02 (avril 2008) : 19–42. http://dx.doi.org/10.1142/s1793048008000605.
Texte intégralLee, Jeong Hwan. « A Comparison of Superpixel Characteristics based on SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) for Color Feature Spaces ». Journal of the Korea Society of Digital Industry and Information Management 10, no 4 (30 décembre 2014) : 151–60. http://dx.doi.org/10.17662/ksdim.2014.10.1.151.
Texte intégralChang, Kaiwen, et Bruno Figliuzzi. « Fast marching based superpixels ». Mathematical Morphology - Theory and Applications 4, no 1 (17 décembre 2020) : 127–42. http://dx.doi.org/10.1515/mathm-2020-0105.
Texte intégralKondisetty, Durga Prasad, et Mohammed Ali Hussain. « SLIC Superpixel Based Self Organizing Maps Algorithm for Segmentation of Microarray Images ». International Journal of Advances in Applied Sciences 7, no 1 (1 mars 2018) : 78. http://dx.doi.org/10.11591/ijaas.v7.i1.pp78-85.
Texte intégralGopalakrishnan, Vithya. « Enhancement of Sales promotion using Clustering Techniques in Data Mart ». INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & ; TECHNOLOGY 15, no 2 (4 décembre 2015) : 6534–40. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v15i2.6934.
Texte intégralLiu, Xinwang, Xinzhong Zhu, Miaomiao Li, Chang Tang, En Zhu, Jianping Yin et Wen Gao. « Efficient and Effective Incomplete Multi-View Clustering ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4392–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014392.
Texte intégralSumithra, S., K. R. Remya et Dr M. N. Giri Prasad. « Automatic Detection and Localization of Macular Edema ». Volume 5 - 2020, Issue 9 - September 5, no 9 (25 septembre 2020) : 552–58. http://dx.doi.org/10.38124/ijisrt20sep342.
Texte intégralLi, Qiuxia, Tingkui Mu, Hang Gong, Haishan Dai, Chunlai Li, Zhiping He, Wenjing Wang et al. « A Superpixel-by-Superpixel Clustering Framework for Hyperspectral Change Detection ». Remote Sensing 14, no 12 (13 juin 2022) : 2838. http://dx.doi.org/10.3390/rs14122838.
Texte intégralWang, Shuopeng, Peng Yang et Hao Sun. « Fingerprinting Acoustic Localization Indoor Based on Cluster Analysis and Iterative Interpolation ». Applied Sciences 8, no 10 (10 octobre 2018) : 1862. http://dx.doi.org/10.3390/app8101862.
Texte intégralLiu, Qingbing. « New Preconditioners for Nonsymmetric Saddle Point Systems with Singular (1,1) Block ». ISRN Computational Mathematics 2013 (27 août 2013) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2013/507817.
Texte intégralCarrilho, A. C., et M. Galo. « AUTOMATIC OBJECT EXTRACTION FROM HIGH RESOLUTION AERIAL IMAGERY WITH SIMPLE LINEAR ITERATIVE CLUSTERING AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W16 (17 septembre 2019) : 61–66. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w16-61-2019.
Texte intégralMohamed, Nur Ayuni, Mohd Asyraf Zulkifley, Wan Mimi Diyana Wan Zaki et Aini Hussain. « An automated glaucoma screening system using cup-to-disc ratio via Simple Linear Iterative Clustering superpixel approach ». Biomedical Signal Processing and Control 53 (août 2019) : 101454. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2019.01.003.
Texte intégralWu, Rouwan, Zhiyong Xu, Jianlin Zhang et Lihong Zhang. « Robust Global Motion Estimation for Video Stabilization Based on Improved K-Means Clustering and Superpixel ». Sensors 21, no 7 (3 avril 2021) : 2505. http://dx.doi.org/10.3390/s21072505.
Texte intégralWang, Yu, Qi Qi et Xuanjing Shen. « Image Segmentation of Brain MRI Based on LTriDP and Superpixels of Improved SLIC ». Brain Sciences 10, no 2 (20 février 2020) : 116. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci10020116.
Texte intégralHe, Wangpeng, Cheng Li, Yanzong Guo, Zhifei Wei et Baolong Guo. « A Two-Stage Gradient Ascent-Based Superpixel Framework for Adaptive Segmentation ». Applied Sciences 9, no 12 (13 juin 2019) : 2421. http://dx.doi.org/10.3390/app9122421.
Texte intégralSaab, Youssef. « A New 2-way Multi-level Partitioning Algorithm ». VLSI Design 11, no 3 (1 janvier 2000) : 301–10. http://dx.doi.org/10.1155/2000/65821.
Texte intégralZhou, H., et H. A. A. Tchelepi. « Two-Stage Algebraic Multiscale Linear Solver for Highly Heterogeneous Reservoir Models ». SPE Journal 17, no 02 (6 février 2012) : 523–39. http://dx.doi.org/10.2118/141473-pa.
Texte intégralH.L, Aravinda, et M. V. Sudhamani. « Liver tumour classification using average correction higher order local autocorrelation coefficient and legendre moments ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.6 (11 mars 2018) : 306. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.6.11269.
Texte intégralPatil, Sumangali, A. Nagaraja Rao et C. Shoba Bindu. « Class level software fault prediction using step wise linear regression ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 4 (24 septembre 2018) : 2552. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.17.14881.
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