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特定のシーンの写真を見つけたいとします…たとえば, ビーチ. 「ビーチ」という単語を使用してインターネット検索をすると,」誰かが「ビーチ」という単語でラベルを付けた画像のみが表示されます. しかし、Web からアクセスできるデジタル画像が毎日無数に作成されています, 個人的なスナップショットやウェブカメラからの画像を含む, 写真ジャーナリスト, テレビ局, 衛星, など. これらの画像のほとんどは、人々によって個別にラベル付けされることはありません, またはそのラベルがシーンのカテゴリを反映していない可能性があります (e.g., 「スーとビル」というラベルが付いた写真には、ビーチにいる彼らが写っている可能性があります). ただし, インターネット上で画像を見つける能力は、スポーツベットアイオー 出金によって大いに助けられます; つまり, 画像の特徴 (色) に基づいて分類 (ラベル付け) された画像を取得するコンピューター プログラム, 形状, 空間周波数, など.). 人間と同じようにシーンを分類する画像分類アルゴリズムを作成することは、コンピューター サイエンスにおいて非常に難しい問題です, つまり、人々がシーンの要点を認識するために特定の情報をどのように使用するかに関する私たちの研究は、そのようなアルゴリズムを作成するのに非常に役立つ可能性があります.
私たちは現在、イリノイ大学の同僚とこのテーマについて共同スポーツベットアイオー 出金中です, アミット セティ そして トーマス・ファン 電気スポーツベットアイオー 出金工学部出身, そして ダン・シモンズ 心理学部から.
