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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Automatic Object Classification and Image Retrieval by Sobel Edge Detection and Latent Semantic Methods

verfasst von : Vesna Zeljkovic, Pavel Praks

Erschienen in: Mobile Multimedia Communications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We perform in this paper a comparative study of ability of the proposed novel image retrieval algorithms to provide automated object classification invariant of rotation, translation and scaling. We analyze simple cosine similarity coefficient methods and the SVD-free Latent Semantic method with an alternative sparse representation of color images. Considering applied cosine similarity coefficient methods, the two following approaches were tested and compared: i) the processing of the whole image and ii) the processing of the image that contains edges extracted by the application of the Sobel edge detector. Numerical experiments on a real database sets indicate feasibility of the presented approach as automated object classification tool without special image pre-processing.

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Metadaten
Titel
Automatic Object Classification and Image Retrieval by Sobel Edge Detection and Latent Semantic Methods
verfasst von
Vesna Zeljkovic
Pavel Praks
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-30419-4_18