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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Content-Based Image Orientation Recognition

verfasst von : Dr. Ilia V. Safonov, Dr. Ilya V. Kurilin, Prof. Dr. Michael N. Rychagov, Dr. Ekaterina V. Tolstaya

Erschienen in: Adaptive Image Processing Algorithms for Printing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In this chapter, we describe a method for digital image orientation recognition. The method is based on classifier learning by a set of feature vectors extracted from images. Feature vectors are flip-invariant to effectively classify images into portrait-oriented and landscape-oriented photos. A new texture feature is proposed based on the observation that more textured areas are usually located in the lower part of the image. The proposed method could be effectively applied to index prints of photos (printing a set of miniatures of a large image collection).

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Literatur
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Zhang, L, Li, M., Zhang, H.: Boosting image orientation detection with indoor vs. outdoor classification, Workshop on Applications of Computer Vision (2002)
Metadaten
Titel
Content-Based Image Orientation Recognition
verfasst von
Dr. Ilia V. Safonov
Dr. Ilya V. Kurilin
Prof. Dr. Michael N. Rychagov
Dr. Ekaterina V. Tolstaya
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Adaptive Image Processing Algorithms for Printing

Print ISBN: 978-981-10-6930-7

Electronic ISBN: 978-981-10-6931-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6931-4_12

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    Bildnachweise