Počet záznamů: 1
Three-dimensional Gaussian Mixture Texture Model
- 1.
SYSNO ASEP 0467541 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Three-dimensional Gaussian Mixture Texture Model Tvůrce(i) Haindl, Michal (UTIA-B) RID, ORCID
Havlíček, Vojtěch (UTIA-B) RIDCelkový počet autorů 2 Číslo článku 1003 Zdroj.dok. Proceedings of the 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). - Piscataway : IEEE, 2016 - ISBN 978-1-5090-4846-5 Rozsah stran s. 2026-2031 Poč.str. 6 s. Forma vydání Tištěná - P Akce 23rd International Conference on Pattern Recognition ICPR 2016 Datum konání 04.12.2016 - 08.12.2016 Místo konání Cancún Země MX - Mexiko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova bidirectional texture function ; Gaussian mixture model ; texture modeling Vědní obor RIV BD - Teorie informace CEP GA14-10911S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 UT WOS 000406771302004 EID SCOPUS 85019076115 DOI 10.1109/ICPR.2016.7899934 Anotace Visual texture modeling based on multidimensional mathematical models is the prerequisite for both robust material recognition as well as for image restoration, compression or numerous physically correct virtual reality applications. A novel multispectral visual texture modeling method based on a descriptive, unusually complex, three-dimensional, spatial Gaussian mixture model is presented. Texture synthesis benefits from easy computation of arbitrary conditional distributions from the model. The model is inherently multispectral thus it does not suffer with the spectral quality compromises of the spectrally factorized alternative approaches. The model is especially well suited for multispectral textile textures and it can also describe the most advanced textural representation in the form of a bidirectional texture function (BTF). Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2017
Počet záznamů: 1