cmaterdb

Opis :

Ten zbiór danych zawiera obrazy - Odręcznie pisane cyfry bengalskie - zrównoważony zbiór danych składający się łącznie z 6000 cyfr bengalskich (32x32 w kolorze RGB, 6000 obrazów), każda zawierająca 600 obrazów na klasę (na cyfrę). Odręcznie pisane cyfry dewanagari — zrównoważony zbiór danych obejmujący łącznie 3000 cyfr dewanagari (32x32 w kolorze RGB, 3000 obrazów), każda zawierająca 300 obrazów na klasę (na cyfrę). Odręcznie pisane cyfry telugu — zrównoważony zbiór danych obejmujący łącznie 3000 cyfr telugu (32x32 w kolorze RGB, 3000 obrazów), każda zawierająca 300 obrazów na klasę (na cyfrę).

CMATERdb to repozytorium bazy danych rozpoznawania wzorców utworzone w laboratorium badawczym „Centrum Zastosowań Mikroprocesorów na rzecz Edukacji i Badań Szkoleniowych” (CMATER) na Uniwersytecie Jadavpur w Indiach.

Strona główna : https://code.google.com/archive/p/cmaterdb/
Kod źródłowy : tfds.image_classification.Cmaterdb
Wersje :
- 1.0.0 (domyślnie): Brak informacji o wydaniu.
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształt	Typ D
	FunkcjeDykt
obraz	Obraz	(32, 32, 3)	uint8
etykieta	Etykieta klasy		int64

Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')
Cytat :

@article{Das:2012:GAB:2161007.2161320,
  author = {Das, Nibaran and Sarkar, Ram and Basu, Subhadip and Kundu, Mahantapas
            and Nasipuri, Mita and Basu, Dipak Kumar},
  title = {A Genetic Algorithm Based Region Sampling for Selection of Local Features
          in Handwritten Digit Recognition Application},
  journal = {Appl. Soft Comput.},
  issue_date = {May, 2012},
  volume = {12},
  number = {5},
  month = may,
  year = {2012},
  issn = {1568-4946},
  pages = {1592--1606},
  numpages = {15},
  url = {http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2011.11.030},
  doi = {10.1016/j.asoc.2011.11.030},
  acmid = {2161320},
  publisher = {Elsevier Science Publishers B. V.},
  address = {Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands},
  keywords = {Feature selection, Genetic algorithm, N-Quality consensus,
  Optimal local regions, Region sampling, Variable sized local regions},
}
@article{Das:2012:SFC:2240301.2240421,
  author = {Das, Nibaran and Reddy, Jagan Mohan and Sarkar, Ram and Basu, Subhadip and Kundu,
            Mahantapas and Nasipuri, Mita and Basu, Dipak Kumar},
  title = {A Statistical-topological Feature Combination for Recognition of Handwritten Numerals},
  journal = {Appl. Soft Comput.},
  issue_date = {August, 2012},
  volume = {12},
  number = {8},
  month = aug,
  year = {2012},
  issn = {1568-4946},
  pages = {2486--2495},
  numpages = {10},
  url = {http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2012.03.039},
  doi = {10.1016/j.asoc.2012.03.039},
  acmid = {2240421},
  publisher = {Elsevier Science Publishers B. V.},
  address = {Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands},
  keywords = {Character recognition, Feature combination, MPCA, PCA, SVM, Statistical, Topological},
}