کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6854847 | 1437597 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reverse image search for scientific data within and beyond the visible spectrum
ترجمه فارسی عنوان
جستجوی تصویر معکوس برای داده های علمی در داخل و خارج از طیف قابل مشاهده است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جستجوی تصویر معکوس بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا، توصیه تصویری علمی، شبکه عصبی متقاطع،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The explosion in the rate, quality and diversity of image acquisition instruments has propelled the development of expert systems to organize and query image collections more efficiently. Recommendation systems that handle scientific images are rare, particularly if records lack metadata. This paper introduces new strategies to enable fast searches and image ranking from large pictorial datasets with or without labels. The main contribution is the development of pyCBIR, a deep neural network software to search scientific images by content. This tool exploits convolutional layers with locality sensitivity hashing for querying images across domains through a user-friendly interface. Our results report image searches over databases ranging from thousands to millions of samples. We test pyCBIR search capabilities using three convNets against four scientific datasets, including samples from cell microscopy, microtomography, atomic diffraction patterns, and materials photographs to demonstrate 95% accurate recommendations in most cases. Furthermore, all scientific data collections are released.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 109, 1 November 2018, Pages 35-48
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 109, 1 November 2018, Pages 35-48
نویسندگان
Flavio H.D. Araujo, Romuere R.V. Silva, Fatima N.S. Medeiros, Dilworth D. Parkinson, Alexander Hexemer, Claudia M. Carneiro, Daniela M. Ushizima,