I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   4 A u g u s t   201 7 ,   p p .   1 9 5 2 ~ 1 9 6 3   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 4 . p p 1 9 5 2 - 1963          1952       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   I ndia n Mo nu m en ts Clas sifica tion  u sing  Suppo rt  Vect o M a chine       M a la y   S.  B ha t t 1 T ej a s   P .   P a t a lia 2   1 Ra Un iv e rsit y ,   A h m e d a b a d ,   In d i a     2 De p t.   o f   Co m p u ter E n g i n e e rin g ,   V .   V .   P .   En g in e e rin g   C o ll e g e ,   Ra jk o t,   In d ia        Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   1 5 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   J u n   4 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   J u n   2 1 ,   2 0 1 7       Re c e n tl y ,   Co n ten t - Ba se d   Im a g e   Re tri e v a is   a   w id e l y   p o p u lar  a n d   e ff icie n t   se a rc h in g   a n d   i n d e x in g   a p p ro a c h   u se d   b y   k n o w led g e   se e k e rs.  Us e   o f   ima g e s   b y   e - c o m m e rc e   sites ,   b y   p ro d u c a n d   b y   se rv ice   in d u stries   is  n o n e n o w a d a y s.  T ra v e a n d   to u rism   a re   th e   larg e st  se r v ice   in d u stries   in   In d ia .   Ev e r y   y e a p e o p le  v isit   to u ris p lac e a n d   u p lo a d   p ictu re o f   th e ir  v isit   o n   so c ial  n e tw o rk in g   sites   o s h a re   v ia  th e   m o b il e   d e v ice   w it h   f rien d a n d   re lativ e s.  Cla ss i f ica ti o n   o f   th e   m o n u m e n ts  is   h e lp f u to   h o teli e rs  f o th e   d e v e lo p m e n o f   a   n e w   h o tel  w it h   sta te  o f   th e   a rt  a m e n it ies ,   to   trav e se rv ic e   p ro v id e rs,  t o   re sta u ra n o w n e rs,  to   g o v e rn m e n a g e n c ies   f o se c u rit y ,   e tc..   T h e   p ro p o se d   sy ste m   h a d   e x trac ted   f e a tu re a n d   c las sif ied   th e   In d ian   m o n u m e n ts  v isit e d   b y   th e   to u rists  b a se d   o n   th e   li n e a S u p p o rt  V e c to M a c h in e   (S V M ).   T h e   p ro p o se d   s y ste m   w a d iv id e d   in to   3   m a in   p h a se s:   p re p ro c e ss in g ,   f e a tu re   v e c to c re a ti o n   a n d   c las sif ica ti o n .   T h e   e x tra c ted   f e a tu re s are   b a se d   o n   L o c a Bin a ry   P a tt e rn ,   Histo g ra m ,   Co - o c c u rre n c e   M a tri x   a n d   Ca n n y   Ed g e   De tec ti o n   m e t h o d s .     O n c e   th e   f e a tu re   v e c to h a d   b e e c o n stru c ted ,   c las sif ic a ti o n   w a     p e rf o r m e d   u sin g   L in e a S V M .   T h e   Da tab a se   o f   1 0   p o p u lar   In d ian   m o n u m e n ts  w a g e n e ra ted   w it h   5 0   im a g e f o e a c h   c las s.  T h e   p ro p o se d   sy ste m   is  i m p lem e n ted   in   M AT LAB  a n d   a c h iev e v e r y   h ig h   a c c u ra c y .   T h e   p ro p o se d   s y ste m   wa a lso   tes ted   o n   o th e p o p u lar  b e n c h m a rk   d a tab a se s.    K ey w o r d :   C las s i f icatio n   E d g d etec tio n   Gen er alize d   co - o cc u r r en ce   m atr i x   L o ca l b in ar y   p atter n   Mo n u m e n t   Su p p o r t v ec to r   m ac h i n e   Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts   re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :     Ma la y   S.  B h att,   R ai  Un iv er s it y ,     Ah m ed ab ad ,   I n d ia.   E - m a il :  m a la y b h att2 0 2 @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N     C o n te n B ased   I m ag R etr ie v al  s y s te m   h as  b ec o m s ig n i f ica n r esear c h   is s u e   as  p le n t y   o f   i m ag e   d ata  h av b ee n   g en er ated   in   ar ea s   lik m ed ici n e,   Fas h io n   Desig n ,   ar g aller ies,  en ter ta in m en t,  ed u ca tio n ,   m an u f ac t u r in g   an d   m o r e.   QB I C   S y s te m   o f   I B [ 1 ] ,   C h ab o t   o f   U. C .   B er k ele y ,   P h o to b o o k   o f   Ma s s ac h u s e tts   I n s tit u te   o f   T ec h n o lo g y   ( MI T )   [ 2 ] ,   Vis u al SEE [ 3 ]   an d   M AR S   [ 4 ]   ar p o p u lar   ex a m p le s   o f   C B I R   s o f t w ar e   s y s te m s .   T h tex b ased   r etr iev al  s y s te m   i n v o l v es  m an u al  a n n o tatio n   o f   i m ag e s   w h ic h   i n v o lv es  p r o b lem s   lik e   th v a s a m o u n o f   lab o r io u s   task   an d   m o s i m p o r tan tl y   h u m a n   p er ce p tio n   o f   th i m a g e.   Dif f er e n p er s o n   p er ce iv es th s a m i m a g d if f er en tl y   [ 5 - 7 ] .   Fo r   m a n y   y ea r s ,   tr e m e n d o u s   a m o u n o f   m u lti m ed ia  d ata  in   t h e   f o r m   o f   i m ag e s ,   a u d io   an d   v id eo   h av e   b ee n   g e n er at ed   d u to   a v ailab ilit y   o f   co s t - e f f ec tiv e   el ec tr o n ic  d ev ice s   li k ca m er a,   m o b ile  o r   Ha n d y   ca m .     T h ese   m u lti m ed ia  d ata  h av e   b ee n   s h ar ed ,   u p lo ad ed   o r   e m ailed   to   r elati v e s   an d   f r ie n d s   s ta y i n g   a w a y   t o   m ak t h e m   f ee th at  t h e y   h ad   n o m i s s ed   th p r ec io u s   m o m en ts .   Mill io n s   o f   s u c h   p h o to g r ap h s   ar u p lo ad ed   an d   it  is   al m o s i m p o s s ib le  to   m a n u all y   cla s s i f y   th e s p ictu r es  as  p er   th m o n u m e n t s   p eo p le  v is ited .     I n   J an u ar y   2 0 1 3 ,   th I n d ia  w a s   at   3 r d   p o s itio n   w ith   6 2 . 6   m illi o n   Face b o o k   m e m b er s   [ 8 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n d ia n   Mo n u men ts   C la s s ifica t io n   u s in g   S u p p o r t V ec to r   Ma ch in ( Ma la S .   B h a tt )   1953   B o lly w o o d   an d   T elev i s i o n   i n d u s tr y   ar al s o   co n s id er ed   as  m aj o r   s o u r ce s   o f   m u lt i m ed ia   d ata  ( Mo v ie   s till s ,   P o s ter s   etc. )   A s   t h e y   r e lease  m o r th a n   2 0 0 0   m o v ies ,   lo o f   m u s ic  v id eo s ,   p r o d u ce   s er ials   an d   also   o r g an ize  ev e n ts   f o r   1 0 0   y ea r s   [ 9 ] .   I ca n   b o b s er v ed   th at  p ilo s ce n es  an d   s o n g   s eq u e n ce s   co n s is o f   t h m o n u m en t s   i n   th b ac k g r o u n d   an d   th u s   m o v ie s   p r o m o te  to u r is m   a n d   in cr ea s t h r ev e n u o f   th co u n tr y   as  w h o le.   Fi g u r 1   d ep icts   th p r esen ce   o f   t h m o n u m e n t s   in   s c en es o f   p o p u lar   m o v ies.   T r av el  an d   to u r is m   i n d u s tr y   i n co r p o r ate  h er itag e,   m ed ical,   b u s i n ess   a n d   s p o r ts   to u r is m .   T h m ai n   o b j ec tiv o f   th is   s ec to r   is   to   d ev elo p   an d   p r o m o te  to u r i s m ,   to   m a in ta in   co m p et iti v en e s s   o f   I n d ia  as  to u r i s t   d esti n atio n   an d   to   i m p r o v a n d   to   ex p an d   ex is tin g   to u r i s m   p r o d u cts  to   en s u r e m p lo y m en g e n er atio n   a n d   ec o n o m ic  g r o w t h   [ 1 0 ] .   T h g o v er n m en is   al s o   p r o m o tin g   to u r is m   t h r o u g h   ad v er ti s e m en ts ,   ca m p aig n s   an d   tak es   s p ec ial  i n ter est   to   p r ese r v t h b ea u t y   o f   t h ese  m o n u m en ts .   E v er y   y ea r ,   lo ts   o f   f o r eig n   d eleg ate s   a n d   to u r is ts   v i s it  I n d ia  to o .   A s   p er   I n d ia  T o u r is m   Stat is tic s   2 0 1 3 ,   6 . 9 7   m il lio n   f o r eig n   to u r i s ts   ar r iv ed   w i th   a n   an n u al  g r o w th   r ate  o f   5 . 9 an d   ap p r o x i m atel y   1 1 4 5   m illi o n   d o m est ic  to u r i s ts   w i th   a n   a n n u al   g r o w t h   r ate  o f   9 . 6 w er o b s er v ed   [ 1 1 ] .         T ab le  1 .   B o lly w o o d   Mo v ies a n d   Mo n u m e n ts   M o v i e   N a me   R e l e a se   Y e a r   M o n u me n t   M o v i e   N a me   R e l e a se   Y e a r   M o n u me n t   K i   &   K a   2 0 1 6   I n d i a   G a t e   F a n a a   2 0 0 6   Q u t u b   M i n a r   K i   &   K a   2 0 1 6   G a t e   W a y   o f   I n d i a   Jan n a t   2   2 0 1 2   Q u t u b   M i n a r   F A N   2 0 1 6   R e d   F o r t   R a n g   D e   B a s a n t i   2 0 0 6   I n d i a   G a t e   T e v a r   2 0 1 5   T a j   M a h a l   R a n g   D e   B a ss a n t i   2 0 0 6   G o l d e n   T e mp l e   Je a n s   1 9 9 8   T a j   M a h a l   R a b   N e   b a n a d i   Jo d i   2 0 0 8   G o l d e n   T e mp l e   Jh o o m B a r a b a r   J h o o m   2 0 0 7   T a j   M a h a l   K i   &   K a   2 0 1 6   I n d i a   G a t e   L e a d e r   1 9 6 4   T a j   M a h a l   K i   &   K a   2 0 1 6   G a t e   W a y   o f   I n d i a   M e r e   B r o t h e r   k i   D u l h a n   2 0 1 1   T a j   M a h a l   F A N   2 0 1 6   R e d   F o r t   N a mast e y   L o n d o n   2 0 0 7   T a j   M a h a l   T e v a r   2 0 1 5   T a j   M a h a l   Y o u n g i s t a a n   2 0 1 4   T a j   M a h a l   Je a n s   1 9 9 8   T a j   M a h a l       Fig u r 1 ( a)   ' Fan aa '   Mo v ie  ( b )   ' Me r B r o th er   Ki  Du l h an '   Mo v ie  ( c)   'L ea d er '   Mo v ie  ( d )   ' T ev ar '   Mo v ie  ( e)   ' R ab   Ne  B an Di  J o d i'     Mo v ie  ( f )   ' R ab   Ne  B an Di  J o d i'   Mo v ie  ( g )   ' J a n n at  2 '   Mo v ie   a n d   ( h )   ' R a n g   De  B asan ti '   Mo v ie. [ 1 2 ]       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   B h att  M. S.  an d   P atalia  T .   P .   [ 1 2 ]   u s ed   Gen er alize d   C o - o cc u r r en ce   Ma tr ix   ( G C M)   o b tain ed   f r o m   HSV  co lo r   s p ac e   h a v i n g   6 4   g r ay - le v el s   w i th   v ar io u s   d is ta n ce   v al u es   ( 3 ,   6,   9,   1 2   an d   1 5 )   as  i n p u t   to   Ge n etic   P r o g r am m i n g   S y s te m .   Gen e ti P r o g r am m i n g   e v o lv ed   s p atial  d escr ip to r   u s in g   1 5   Gen er ali ze d   C o - Occ u r r e n ce   m atr ices  as  ter m i n als  h av b e en   i m p le m e n ted   w i th   7   f u n c ti o n s   an d   2   o p er ato r s .   E ac h   GC Ms  h a v i n g   s ize  o f   6 4 x 6 4   is   co n s id er ed   as i n p u t.  Ob tain ed   Ge n etic  p r o g r a m m in g   e v o lv ed   s p atial  d escr ip to r   is   test ed   o n   m a n u all y   cr ea ted   I n d ian   m o n u m en t s   d at ab ase  h a v in g   f o u r   c lass e s ,   n a m el y   ' T aj   Ma h al' ,   ' Q u t u b   Mi n ar ' ,   ' Go ld en   T e m p le '   an d   ' I n d ia  Gate ' .   Fit n es s   f u n ctio n   u s ed   in   GP   s y s te m   i s   lin ea r   SVM  w ith   1 0   f o ld   cr o s s   v alid atio n .   T h e y   o b tain ed   ac cu r ac y   o f   9 2   %.   Mu r ala  et   al.   [ 1 3 ]   p r o p o s ed   L o ca T etr P atter n   ( L T r P)  as  n e w   f ea tu r d e s cr ip to r   f o r   C o n te n t   B ased   I m a g R etr ie v al.   L T r P   u s es  f o u r   d is ti n ct  v al u es  f o r   en co d in g   o f   in f o r m a tio n   an d   also   u s e s   d ir ec tio n   in f o r m atio n .   T h e y   h i g h lig h ted   ad v an ta g es  o f   L T r P   o v er   L o ca B in ar y   P atter n   ( L B P ) ,   L o ca T er n ar y   P atter n   ( L T P )   an d   L o ca Der iv ativ P atter n   ( L DP ) .   B en ch m ar k   d atab ases   v iz. ,   C o r el   1 0 0 0   d atab a s e,   B r o d atz  tex tu r e   d atab ase  an d   MI T   Vis T ex   d at ab ase  w er u s ed   f o r   p er f o r m a n ce   co m p ar is o n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     1 9 5 2     1 9 6 3   1954   Yo u n e s s   et  al.   [ 1 4 ]   p r o p o s ed   co n ten b ased   i m a g r etr iev a b ased   o n   2 - E SP R I T   ( E s tim atio n   o f   Sig n al  P ar a m eter s   v ia  R o tati o n al  I n v ar ia n ce   T ec h n iq u es)  an d   Gab o r   Fil ter .   T h e y   u s ed   B r o d atz  g r ay   s ca le   i m a g d ataset,   h a v in g   1 3   te x t u r clas s es  w i th   1 6   s a m p le s   f o r   ea ch   clas s ,   f o r   t h p u r p o s o f   ev al u atio n .   T h e y   ac h iev ed   a n   av er a g p r ec is io n   o f   8 0 . 1 9 %.   Naz ar lo o   et  al.   [ 1 5 ]   ap p lied   c o n ten b ased   i m ag r etr iev a f o r   g en d er   class i f icatio n .   T h f ac is   o n e   o f   t h m o s i m p o r tan t   b io m etr ic  o f   h u m a n   a n d   co n tain s   lo t s   o f   u s e f u i n f o r m atio n .   Fo r   g e n d er   class if ica tio n ,   th e y   m er g ed   th Gab o r   Fil ter s   an d   L o ca B in ar y   P atter n   Fea tu r es  o f   t h f ac e.   Sel f - Or g a n i ze d   Ma p   w as  u s ed   fo r   th clas s i f icatio n   a n d   ac h ie v ed   an   ac cu r ac y   o f   9 2 . 5 %.    Gu o   et  al.   [ 1 6 ]   ex p lain ed   C o m p leted   L o ca B in ar y   P atter n   ( C L B P )   w h ich   i s   m o d if icati o n   to   L B P .   C L B P   co m p o s ed   o f   L o ca D if f er en ce   Si g n   Ma g n i tu d T r an s f o r m   ( L D SMT )   an d   ce n te r   g r a y   le v el  v al u e.   T h ey   te s ted   th p r o p o s ed   ap p r o ac h   o n   C UR eT   an d   Ou tex   te x tu r d atab ases .   I i s   o b s er v ed   th at  s i g n   co m p o n e n p r eser v e s   m u c h   b etter   lo ca d if f er en ce   as   co m p ar ed   to   m ag n it u d c o m p o n en a n d   th u s   o u tp er f o r m s   co n v e n tio n a l L B P .   Das  et  al.   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ]   h ig h l i g h ted   t h i m p o r tan ce   o f   class i f ied   q u er y   f o r   co n ten b a s ed   i m ag e   r ec o g n itio n   b ased   o n   n ib lac k ' s   th r es h o ld in g .   T h e y   ap p lie d   b in ar izatio n   o n   R ed ,   B lu e   an d   Gr ee n   p lan e s   s ep ar atel y   b ased   o n   n ib lac k ' s   t h r es h o ld in g .   On   th b i n ar ized   i m a g es,  u p p er   m ea n ,   lo w er   m ea n ,   u p p er   s ta n d a r d   d ev iatio n   a n d   lo w er   s ta n d ar d   d ev iatio n   ar ca lcu la ted .   Fo r   ea ch   p la n 4   f ea tu r es   ar ex tr ac ted   an d   th u s   a   f ea t u r v ec to r   o f   s ize  1 2   is   g e n er ated .   T h ey   te s ted   th s y s te m   o n   b en c h m ar k   d atab ases   'W an g   Data b ase '   a n d   ' OT - Sce n e ' .   Hi g h e s p r ec is io n   o f   0 . 8 3 8   an d   r ec all  o f   0 . 8 3 8   w as  ac h ie v ed   u s i n g   A r ti f icia Neu r al  Net w o r k   w it h   Mu lt L a y er   P er ce p tr o n   f o r   ' W an g   Data b ase '   w h ile  h ig h e s p r ec is io n   o f   0 . 7 5 3   an d   r ec all  o f   0 . 7 5 4   ar o b tain ed   u s i n g   Su p p o r t V ec to r   Ma ch in f o r   ' OT - Sce n e '   d atab ase.     Stre ater ,   J   [ 1 9 ]   ex p la in s   th e   d esig n   a n d   i m p le m e n tatio n   o f   g e n etic  p r o g r a m m in g   s y s te m   f o r   co n s tr u ct io n   o f   f ea t u r d escr i p to r   f o r   s k in   le s io n   i m a g es.  6   Gen er alize d   C o - o cc u r r en ce   Ma tr ices  ( GC M s )   o f   s ize  6 4 x 6 4   ar e   co n s tr u cted   u s in g   R GB   co lo r   s p ac w i th   5   in ter - p ix el  d is ta n ce s   f o r   1 0 0   im a g es.  Hi g h e s t   ac cu r ac y   ac h ie v ed   w as  7 2 %.  Fis h er 's  Di s cr i m in a n R atio ,   n aïv B a y e s   clas s i f ier   i s   also   u s ed   to   co m p ar th e   r esu lt s   o b tain ed   b y   th S VM .     E x tr ac tio n   o f   in f o r m a tio n   f r o m   m o v ies  h a s   b ee n   f o cu s ed   s in ce   las 1 0   y ea r s .   Ho ll y w o o d   Mo v ie   Data b as 5 1   [ 2 0 ] ,   Yo u T u b [ 2 1 ]   an d   th Ho lly w o o d   d atasets   [ 2 2 ]   a r ch allen g i n g   d atas ets  u s ed   w id el y   f o r   ac tio n   r ec o g n i tio n .   A ctio n   r ec o g n itio n   f r o m   m o v ies i s   s u b s et  o f   g e n er al  h u m a n   r ec o g n it i o n   ac tiv it y .     L ap tev   e al.   [ 2 3 ]   h ig h li g h ted   li m ita tio n s   o f   t h h u m a n   ac t io n   d ataset  i n   co n tr o lled   en v ir o n m en t   an d   also   d escr ib ed   th d if f icu ltie s   f ac ed   d u r in g   th r ec o g n itio n   o f   r ea m o v ie  ac tio n s .   T h e y   id en ti f ied   s i m ilar ities   an d   d is s i m ilar itie s   b et w ee n   ac tio n   r ec o g n it io n   f r o m   m o v ies  w it h   o b j ec r ec o g n itio n   i n   s til l   i m a g es.  T h f ir s tas k   ac co m p lis h ed   w it h   t h ac cu r ac y   o f   6 0 is   th a u to m atic  a n n o t atio n   o f   t h h u m a n   ac tio n   u s in g   t h m o v ie  s cr ip ts .   I n ac cu r ac y   i s   d u to   s cr ip t v id eo   m is ali g n m e n t.  C las s if icatio n   o f   h u m a n - ac tio n   is   th e   m ai n   g o al,   ac h ie v ed   i n   th p ap er   w i th   9 1 . 8 ac cu r a c y .     E x p er i m en t s   ar ca r r ied   o u f o r   8   d if f er en t   ac tio n s .   Ho G,   Ho F,  Sp atio - T em p o r al  B ag   o f   Featu r e s   ( B o F)  an d   co m b i n atio n   o f   t h ab o v ar u s ed   w it h   t h n o n - li n ea r   s u p p o r t v ec to r   m ac h in to   ac h iev t h d esire d   r es u lt.   L ei  C h e n   et  al.   [ 2 4 ]   d ep ic a   t o p - d o w n   ap p r o ac h   b ased   o n   r u les  f o r   v id eo   ed itin g   an d   au d io   cu es  to   ex tr ac d ialo g u an d   ac tio n   s ce n e s .   A   f i n ite  s tate  m ac h i n w it h   an   a u d io - b ased   s u p p o r v ec to r   m ac h i n e   ( SVM)   class if ier   is   ap p lied   f o r   d etec tio n   o f   s k i n   t y p e.   C lass if ier   u s e s   t h r ee   f ea t u r es,  n a m e l y v ar ian ce   o f   ze r o   cr o s s in g   r ate,   s ile n ce   r atio ,   an d   h ar m o n ic  r at io .   T h p r ec is io n   an d   r ec all  r ates   ac h ie v ed   ar 7 6 . 5 6 % a n d   8 1 . 6 r esp ec tiv el y .   Do u d p o ta  et  al.   [ 2 5 ]   f o cu s ed   o n   th i m p ac an d   p o p u lar it y   o f   B o ll y w o o d   m o v ies  i n   S o u th   A s ia,   Mid d le   E ast,  UK,   US a n d   o th er   p ar ts   o f   t h w o r ld .   T h e y   m i n ed   s o n g   s eq u en ce s   f r o m   t h B o ll y w o o d   m o v ie s .   T h ey   u s ed   in   t h f ir s p ar t,  Z er o   C r o s s in g   R ate,   Sp ec tr u m   F lu x   an d   Sh o r T i m e,   E n er g y   a s   f ea t u r es  i n   Su p p o r Vec to r   m ac h i n f o r   b in ar y   cla s s i f icat io n   o f   e x tr a ctin g   s e g m en i n to   m u s ic  a n d   n o n - m u s ic.   I n   th e   s ec o n d   p h a s e,   e x tr ac ted   m u s ic  s e g m en t s   ar f u r th er   clas s if ied   i n to   s o n g   a n d   n o n - s o n g   s eq u e n ce s   u s in g   P r o b ab ilis tic  T im ed   Au to m at ( So n g   Gr a m m ar ) .   A n   ex p er i m e n w a s   ca r r ied   o u o n   1 0   B o lly w o o d   m o v ies   h av i n g   7 4   s o n g s   a n d   o u o f   w h ic h   6 9   w er s u cc es s f u ll y   ex tr ac ted .   R ec all  ac h ie v ed   is   9 3 . 2 4 %,  w h ile  t h P r ec is io n   is   8 7 . 3 4 %.   Vau d ev il le  et  al.   [ 2 6 ]   h av p r o p o s ed   in teg r ated   co lo r   an d   i n ten s it y   co - o cc u r r en ce   m atr i x   ( I C I C M)   f o r   co n te n b ased   i m a g e   r etr iev al.   T h I C I C c o m p o s ed   o f   f o u r   o t h er   m atr ices   n a m el y ,   I C I C M CC ,   I C I C M CI I C I C M IC   a n d   I C I C M II .   I C I C M cc   ca p tu r es c o lo r   p er ce p tio n   o f   p ix el  p   a n d   co lo r   p er ce p tio n   o f   th n i g h b o r h o o d   o f   P   w h ile  I C I C M CI   ca p tu r es   co lo r   p er ce p tio n   o f   p ix el   p   a n d   in te n s i t y   p er ce p tio n   o f   t h n eig h b o u r h o o d   o f   P .   T h o th er   t w o   ca n   b d escr i b ed   s i m ilar l y .   I C I C i s   u p d ated   b ased   o n   t h w ei g h w h ich   i s   f u n c tio n   o f   Satu r atio n   an d   I n ten s it y .   T h d ev elo p m en o f   I C I C is   b as ed   o n   th p r o p er ties   o f   th HSV  co lo r   s p ac e .   T h ey   h av e   test ed   th e   s y s te m   w it h   a   co m b in at io n   o f   v ar io u s   co lo r   ( C )   a n d   g r a y   le v el  p er ce p tio n   ( I )   lev e ls   o n   t w o   d if f er e n d ata s ets.  T h e   f ir s d a tab ase  is   co n s tr u cted   f r o m   g en er al  p u r p o s i m a g es   o b tain e d   f r o m   I n ter n atio n a l   Mic r o co m p u ter   So f t w ar I n c.   ( I MSI )   w h ile  t h o t h er   i s   co n s tr u cted   u s i n g   a   cr a w ler .   A   w e b - b ased   ap p licatio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n d ia n   Mo n u men ts   C la s s ifica t io n   u s in g   S u p p o r t V ec to r   Ma ch in ( Ma la S .   B h a tt )   1955   f o r   C B I R   b ased   o n   I C I C is   av ailab le  i n   t h p u b lic  d o m ai n   f o r   p er f o r m in g   t h e x p er i m en ts   w it h   i m ag e s   i n   o u r   d atab ase  as  w ell  a s   w it h   ex ter n al l y   u p lo ad ed   im a g es.    Deselae r s   et  al.   [ 2 7 ]   p er f o r m ed   q u an titativ co m p ar is o n   o f   i m a g f ea t u r es  li k co lo r   h is to g r a m s ,   in v ar ia n f ea tu r h is to g r a m s ,   Gab o r   f ea tu r h is to g r a m s ,   T am u r te x tu r f ea tu r e,   lo ca l   f ea tu r an d   r eg io n   b ased   f ea tu r e s .   C o r r elatio n   a m o n g   t h ese  f ea t u r es  i s   a n al y ze d .   T h ey   f o cu s ed   o n   t w o   i m ag e   r etr iev al  tas k s :   co lo r   p h o to g r ap h s   ( W A NG  D ataset)   an d   m ed ical  r ad io g r ap h s   ( I R M A   Da taset).   L o w   co r r elatio n   ex i s ts   a m o n g   r eg io n   f ea t u r es,  i m ag f ea t u r e s ,   in v ar ian f ea tu r h is to g r a m   an d   Gab o r   h is to g r a m s .   T h co m b in at io n   o f   th e s w il p r o d u ce   b etter   im a g r etr iev al  f o r   co lo r   p h o to g r ap h s .   I n v ar ia n Feat u r h is to g r a m   g i v es  1 5 . 9 er r o r   o n   W A NG  Da taset  w h ile   er r o r   r ate  o f   2 9 . 2 is   id en ti f ied   i n   I R M A   Data s et.   Si m ilar   k i n d   o f   co m p ar is o n   d escr ib es  all  r e m ai n in g   f ea t u r es.  I is   clea r   t h at  s elec tio n   o f   f ea tu r e   d ep en d s   o n   t h ta s k   a h an d   a n d   t h e   co m b i n atio n   o f   p o s iti v el y   co r r elate d   f ea tu r e s   d o es n o t i m p r o v th cla s s i f icatio n   r es u lt.   Desai  et  al.   [ 2 8 ]   h ig h l ig h ted   th i m p o r tan ce   o f   m o n u m e n ts   class if ica tio n   to   ar ch ae o lo g is t s   i n   an   ass es s m en o f   t h eir   f i n d in g s   an d   in   class if ica tio n .   A r g al ler i es  an d   m u s e u m s   f o c u s   o n   v i s u al  asp ec t s   o f   o b j ec ts .   C B I R   s y s te m   b ased   o n   v is u al  s h ap b ase d   f ea t u r an d   te x t u r f ea tu r w a s   d ev elo p ed .   Mo r p h o lo g ical  o p er atio n s   w e r ca r r ied   o u f o r   s h ap ex tr ac tio n   an d   Gr a y   le v el  C o - o cc u r r en ce   Ma tr ix   w a s   u s ed   f o r   tex t u r f ea tu r e x tr ac tio n .   Fi v d if f er e n cla s s es   w i th   a   to tal  o f   5 0 0   i m ag e s   ar co llected   an d   p er f o r m a n ce   w as c o m p ar ed   with   C a n n y   a n d   So b el  ed g d etec tio n   ap p r o ac h es.   I n f o r m a tio n   ab o u t I n d ia n   m o v ies ca n   b o b tain ed   v ia  I n d ia n   Mo v ie  Data b ase  [ 2 9 ] .         3.   RE S E ARCH   M E T H O D         Fig u r 2   p r o v id es a   f lo w   c h ar t   o f   co n ten t b ased   i m ag r etr i ev al  s y s te m .   An   i m a g q u er y   i s   th i m a g f i le  th at  i s   g i v e n   as a n   i n p u t to   th s y s te m .   T h f ea tu r es o f   th i n p u t a r ca lc u lated .   A   q u er y   o f   t h ex tr ac ted   f ea t u r es is   t h e n   g e n e r ated   an d   is   co m p ar ed   w it h   all   th o th er   f ea t u r es o f   th i m a g f iles   p r ese n t in   th d atab ase.   B ased   o n   s i m i lar it y   m ea s u r es,  th s y s te m   r etr iev es t h r eq u ir ed   i m a g f i les  f r o m   t h d atab ase  an d   p r esen ts   it i n   t h f o r m   o f   t h r esu l t.         Fig u r e. 2   C o n te n t B ased   I m ag e   R etr iev al  S y s te m       3 . 1 .   P re pro ce s s ing   A   s et  o f   5 0 0   in p u i m ag e s   i s   r e - s ized   i n to   2 5 6 x 3 8 4   R es u lte d   i m a g es  ar co n v er ted   f r o m   R GB   co lo r   s p ac in to   Hu e,   Satu r at io n   an d   Valu ( HSV)   co lo r   s p ac e   [ 3 0 ] .   T h lay er s   o f   h u m an   r et in s e n s th li g h t   th r o u g h   r o d   ce lls   a n d   co n ce l ls   [ 3 1 ] .   T h g r a y - le v els  ar p e r ce iv ed   b y   r o d   ce lls   at  lo w - lev els  o f   il lu m i n atio n   w h ile   at  h i g h er   le v el s   o f   ill u m in atio n   co n e   ce lls   ar also   e x c ited .   T h h u m a n   p er ce iv e s   t h e   co lo r   s a m e   as  t h e   HSV  co lo r   s p ac e.   R GB   co lo r   r ep r esen tatio n   is   d i f f er e n t   an d   n o a s   p er   h u m a n   p er ce p tio n .   Hu e   in d icate s   t h e   p u r co lo r ,   in d icate s   th p er ce n tag o f   w h ite  ad d ed   in   th p u r co lo r   w h ile  r ep r esen ts   in te n s it y .   T h HSV  co lo r   s p ac ca n   b e   r ep r esen ted   as  h ex ac o n [ 3 2 ] .   W h en   s atu r atio n   is   ze r o ,   w g et  o n l y   s h ad es  o f   g r a y   f r o m   b lack   to   w h ite  b y   i n cr ea s i n g   t h in te n s it y .   I n c id en li g h co m p o s ed   o f   m a n y   s p ec tr al  co m p o n en ts ,   b u ca u s e s   lo s s   o f   co lo r   in f o r m a tio n   w h en   s atu r atio n   i s   lo w   ev e n   th o u g h   ill u m in at io n   i s   v er y   h ig h .   B y   c h an g i n g   t h e   s atu r atio n   f r o m   0   to   1 ,   p er c eiv ed   co lo r   ch an g es   f r o m   s h ad es  o f   g r a y   to   p u r co lo r   u n d er   th g iv e n   h u an d   in te n s it y .     I is   k n o w n   th at  H S co lo r   s p ac e   h as  m o r d is cr im i n ati n g   p o w er   as  co m p ar ed   to   R GB   co lo r   s p ac e.   Fig u r 3 ( a)   Dis p la y s   R GB   i m a g w h ile  co r r esp o n d in g   H SV i m ag i s   s h o w n   i n   Fi g u r 3 ( b ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     1 9 5 2     1 9 6 3   1956         Fig u r 3 .   ( a)   R GB   I m a g an d   ( b )   HSV  I m a g e       Gen er alize d   co - o cc u r r en ce   m a tr ix   p r o p er ties   w it h   d if f er en d is tan ce   a n d   d ir ec tio n   ar e   also   co m p u ted   an d   it  r e s u lt s   i n to   2 0   ad d itio n al  f ea t u r es.  H,   a n d   p la n es  ar e   also   e x tr ac ted   f r o m   t h i n p u t   i m ag e.   T h e   C o m p u tatio n   o f   C en tr S y m m etr ic  L o ca B i n ar y   P atter n   w it h   1 6   b in s   a n d   Hi s to g r a m   w it h   1 6   b in s   ar ca r r ied   o u o n   ea c h   p lan e.   Ge n er alize d   co - o cc u r r en ce   m atr ix   p r o p er ties   ar also   ex tr ac ted   f r o m   e ac h   p lan e.   F ig u r 4   s h o w s   t h p re - p r o ce s s i n g   &   Featu r Vec to r   Gen er atio n F ig u r 5   co v er s   s ev er al  tec h n iq u es  w h ich   w er e   m er g ed   to g et h er   to   g e n er ate  th f ea tu r v ec to r .           Fig u r 4 .   P r e - p r o ce s s in g   &   Fe atu r Vec to r   Gen er atio n       L B P     CS -   L B P     GC P r o p er ties     His to g r a m     E d g P r o p e r ty   His to g r a m     Fig u r 5 .   Featu r Vec to r       3 . 2 .   G ener a lized  Co - O cc urre nce  M a t rix   Gen er alize d   C 0 - Occ u r r en ce   Ma tr ix   is   u s ef u to   ex tr ac th e   tex tu r o f   th i m a g e.   I is   r ep r esen ted   as   4 - tu p le  ( i,  j ,   d ,   ϴ) [ 3 3 ] .   Her e,   í'   a n d   ' j '   r ep r esen g r a y   le v e ls ,   d   is   t h d is ta n ce   b et w ee n   p ix els  p 1   an d   p 2 .   Gr a y lev e ls   o f   p 1   an d   p 2   ar e   an d   j   r esp ec tiv el y .   ϴ  is   t h an g le  b et w ee n   p i x els p 1   an d   p 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n d ia n   Mo n u men ts   C la s s ifica t io n   u s in g   S u p p o r t V ec to r   Ma ch in ( Ma la S .   B h a tt )   1957       Fig u r 6 .   T h Gen er alize d   C o - o cc u r r en ce   Ma tr ices ( GC M)   o f   s ize  1 2 8 x 1 2 8   ar ca lcu lated   f o r   in ter - p ix el  d is ta n ce s   3 , 9 ,   1 5   an d   6 4     in   h o r izo n tal  d ir ec tio n   f o r   H,   S a n d   p lan es.  ( 3   p lan es  x   4   in ter -   p i x el  d is tan ce )       Fig u r 7 ( a)   d escr ib es  th w o r k in g   o f   G C f o r   s a m p le  i m ag o f   s ize  5 x 5   w it h   4   g r a y   le v els  w h il e   Fig u r 7 ( b )   co n tai n s   ca lcu late d   GC in   t h h o r izo n tal  d ir ec tio n   w it h   in ter - p ix e l d is ta n ce   '1 ' .         ( a)                                                                                                                   ( b )     Fig u r 7 .   ( a)   A   Sa m p le  I m a g ( b )   T h GC in   h o r izo n tal  Di r ec t io n   w ith   i n ter -   p ix el  d is ta n ce   ' 1 '       T ab le  2   s h o w s   t h g en er alize d   C o - Occ u r r en ce   Ma tr ix   P r o p er ties   [ 3 4 ] .       T ab le  2 .   Gen er alize d   C o - Occ u r r en ce   Ma tr ix   P r o p er ties   [ 3 4 ]   P r o p e r t y   D e scri p t i o n   C o n t r a st   I t   me a su r e s t h e   i n t e n s i t y   c o n t r a st   b e t w e e n   a   p i x e l   a n d   i t s   n e i g h b o u r   o v e r   t h e   w h o l e   i mag e .   C o r r e l a t i o n   I t   i n d i c a t e h o w   c o r r e l a t e d   a   p i x e l   i s t o   i t n e i g h b o u r   o v e r   t h e   w h o l e   i mag e .   En e r g y   I t   r e p r e s e n t s t h e   su m   o f   sq u a r e d   e l e m e n t s i n   t h e   G L C M .   I t   i s a l so   k n o w n   a s   u n i f o r mi t y .     H o mo g e n e i t y   I t   me a su r e s t h e   c l o se n e ss o f   t h e   d i s t r i b u t i o n   o f   e l e me n t s i n   t h e   G L C M   t o   t h e   G L C M   d i a g o n a l .       C o n tr ast :     ) , ( | | , 2 j i p j i j i               ( 1 )     C o r r elatio n :     j i j i j i p j i j i ) , ( ) )( ( ,               ( 2 )     E n er g y     j i j i p , ) , ( 2                 ( 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     1 9 5 2     1 9 6 3   1958   Ho m o g e n eit y :     j i j i j i p , | | 1 ) , (                   ( 4 )     p   ( i,  j)   r e p r esen ts   co u n at  p o s itio n   ( i,  j )   in   GL C M ,   µ  d en o tes  m ea n   a n d   σ   in d icate s   th s tan d ar d   d ev iatio n   in   th e   ab o v eq u a tio n s .   Her e,   s m all,   m ed iu m   an d   l ar g d is ta n ce   v al u es a r co n s i d er ed   to   ca p tu r th e   s p an   o f   t h m o n u m en t i n   t h h o r izo n tal  an d   v er t ical  d ir ec tio n .   Fo r   e x a m p le,   s p an   o f   th e   ' R ed   f o r t' is   an   al m o s t   w h o le  i m a g i n   th h o r izo n t al  d ir ec tio n   ( lef t - to - r ig h t)   w it h   Hu e,   clo s to   R ed   w h er ea s   ' Ha w Ma h al '   i s   s p an n ed   in   b o th   h o r izo n tal  a n d   v er tical  d ir ec tio n   w it h   Hu e   clo s to   R ed .   T h u s   h o m o g en e it y   a n d   co r r elatio n   p r o p er ties   ar h ig h   f o r   ' R ed   Fo r t'  i n   t h h o r izo n tal  d ir ec tio n   w h ile   th e   s a m p r o p er ties   ar h ig h   in   t h e   h o r izo n tal  as  w ell  a s   in   t h v er tical  d ir ec tio n   in   ' Ha w Ma h al ' .     T ab le  3   s h o w s   t h g en er alize d   C o - Occ u r r en ce   Ma tr ix   Used   as Fea tu r e s       T ab le  3 .   Gen er alize d   C o - Occ u r r en ce   Ma tr i x   Used   as Fea t u r e s   Nu m b e   o f     G r a y le v e ls   Dista n c e   Dire c ti o n   128   3   Ho rizo n tal   128   9   Ho rizo n tal   128   15   Ho rizo n tal   128   64   Ho rizo n tal   128   64   V e rti c a l       3 . 3 .   L o ca l B ina ry   P a t t er n a nd   Cent re - Sy mm et ric  L o ca l   B iin a ry   P a t t er n     T h L o ca l B in ar y   P atter n   ef f e ctiv el y   ca p tu r es te x t u r in f o r m atio n   f r o m   t h lo ca l n ei g h b o u r h o o d .   Fig u r 8   ex p lain s   w o r k i n g   o f   t h L o ca l B in ar y   P atter n   an d   t h C en tr e - S y m m e tr ic  L o ca l B i n ar y   P atter n .     2 ) ( ) , ( 1 0 n i i c n n s y x L B P I               ( 5 )     s ( x )     1     if     x   >= 0   o th er w i s e   Her e,   n in d icate s   th g r a y lev el  o f   th ce n tr p ix e o f   8 - n ei g h b o u r h o o d ,   n in d icate s   it h   p ix el  o f   th e   n eig h b o u r h o o d .   T h s ig n s   o f   th d if f er e n ce s   i n   n eig h b o u r h o o d   ar in ter p r eted   as  N - b it  b in ar y   n u m b er   r esu lti n g   in   2 d is tin ct  v al u es  in   t h b i n ar y   p atter n .   T h L B P   f ea tu r es  ar r o b u s a g ain s ill u m i n atio n   ch an g es,  t h e y   ar v er y   f as t   to   co m p u te,   d o   n o r eq u ir m a n y   p ar a m eter s   to   b s et,   an d   h av h i g h   d is cr i m i n ati v p o w er   [ 3 6 ] .   I n   C S - L B P ,   ce n ter   s y m m etr ic  p air s   o f   p ix els  ar co m p ar ed .   L B P   p r o d u ce s   2 5 6   d is tin ct  b in ar y   p atter n s ,   w h er e as  C S - L B P   g en er ate s   1 6   d is tin ct  b in ar y   p atter n s .   T h r o b u s tn es s   o n   f lat  i m ag e   r eg io n s   i s   o b tain ed   b y   t h r esh o ld in g   t h g r a y   le v el  d if f er en ce s   w i th   s m all  v al u T .   I n   o u r   p r o p o s ed   s y s te m ,   h is to g r a m   o f   C S - L B P   is   g e n e r ated   f o r   all  3   p lan es   o f   HSV   i m a g r es u lti n g   i n   4 8   ( 1 6 * 3 )   w h ile   th e   h is to g r a m   o f   L B P   is   o b tain ed   f o r   all  3   p lan es o f   R GB   i m a g r es u lti n g   i n to   7 6 8   ( 2 5 6 * 3 )   f ea tu r e s .           Fig u r 8 .   L o ca l B in ar y   P atter n   an d   C en tr S y m m etr ic  L o ca B in ar y   P atter n   [ 3 5 ]       3 . 4 .   E dg H is t o g ra m   C o lo r   in f o r m atio n   i s   o b tain ed   th r o u g h   h is to g r a m s ,   a n   ar ea   i n f o r m atio n   is   ad d ed   in to   f ea t u r v ec to r   u s i n g   g e n er alize d   co - o cc u r r en ce   m atr i x   u s i n g   d i f f er en t d i s ta n ce   an d   d ir ec tio n ,   tex t u r i n f o r m atio n   i s   ac h ie v ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n d ia n   Mo n u men ts   C la s s ifica t io n   u s in g   S u p p o r t V ec to r   Ma ch in ( Ma la S .   B h a tt )   1959   u s i n g   L B P   an d   C S - L B P   h i s t o g r a m .   T o   ad d   th s tr u ctu r al  ( b eh av io r   at  th ed g p o in ts )   in f o r m atio n   in   t h e   f ea t u r d escr ip to r ,   ca n n y   ed g e   d etec to r   is   u s ed   w it h   t h r es h o l d   0 . 2   s o   th at  m o s p r o m i n e n ed g es  ar p r esev ed .     C an n y   ed g d etec to r   co n s i s ts   o f   s m o o t h i n g ,   f i n d in g   g r ad ien ts ,   n o n - m a x i m s u p r ess io n ,   d o u b le  th r es h o ld in g   an d   ed g e   tr ac k i n g   b y   h y s ter es is   [ 3 7 ] .   Fo r   ea ch   d etec ted   ed g p o in t,  5 x 5   n ei g h b o u r h o o d   is   co n s id er ed   a n d   t h e   m ea n   an d   th e   s ta n d ar d   d ev iati o n   ar ca lc u lated .   T h u n iq u v al u es   o b tain ed   f r o m   t h e s s t atis tical   p r o p er ties   v ar y   f o r   ev er y   i m a g b ec au s e   th d etec ted   ed g p o in ts   ar n o f i x ed .   I is   o b s er v ed   th at  u n iq u v al u es  ar in   th r an g o f   2 0 0 0 - 1 0 0 0 0 .   T w o   His to g r a m s   w it h   b in   s ize   1 0 0   ar g en er ated   f o r   m ea n   an d   s ta n d ar d   d ev iatio n .     3 . 5 .   F it nes s   F un ct io n   Her e,   w e   h a v ad o p ted   th e   c lass i f icatio n   ac c u r ac y   ca lcu la ted   b y   l in ea r   SVM  cla s s i f i er   o n   t h e   tr ain i n g   s et  as   w ell  a s   t h te s tin g   s et.   W ad o p ted   ten f o l d   cr o s s - v a lid atio n   f o r   w h ich   to tal  d ataset  s et  is   d iv id ed   r an d o m l y   i n to   1 0   eq u al - s ized   p ar ts   an d   p er f o r m   te n   r ep etitio n s   o f     tr ain i n g   th S VM   o n   9 /1 0   o f   th s et  an d   test i n g   o n   th r e m ai n in g     1 /1 0   [ 3 8 ] .   T h o v er all  f itn e s s   E r   i s   th a v er ag o f   th te n f o ld   cr o s s - v alid atio n   ac c u r ac y .   I n   o u r   ca s e,   th v al u o f   n   is   1 0 .   A cc u r ac y   ( i)   r ep r esen ts   th ac c u r a c y   o f   f o ld   I   b y   th e   SVM.   T h f itn e s s   f u n ct io n   is   d ef in e d   as  f o llo w s :     E r   ( 1 -   ( ∑ ( SVM[ ac cu r ac y ( i) ] ) /n ) ) ) * 1 0 0   %             ( 6 )       4.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S     4 . 1 .   I m ple m ent a t io n   Ou r   g o al  i s   to   class i f y   ab o v m e n tio n ed   m o n u m e n ts   f r o m   lar g r ep o s ito r ies  o f   p h o to g r ap h s   u p lo ad ed   o n   th e   s o cial  n et w o r k in g   w eb s ite s .   W h a v e v al u ated   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   u s i n g   6 4 - b it M A T L A B   2 0 1 3 a,   8 GB   o f   R A r u n n in g   o n   th W in d o w s   8 . 1   OS  w it h   i 7   5 th   g en er atio n   p r o ce s s o r .       4 . 2 .   Da t a s et s   T h W A NG  d atab ase  [ 3 9 ]   is   a   s u b s et  o f   1 , 0 0 0   im ag e s   o f   th e   C o r el  s to ck   p h o to   d atab ase  w h ich   h av e   b ee n   m a n u a ll y   s elec ted   an d   i f o r m s   1 0   class es  o f   1 0 0   i m ag es  ea c h .   I is   s h o w n   in   Fi g u r 9 .   T h W A NG  d atab ase  ca n   b e   co n s id er ed   s i m ilar   to   co m m o n   s to c k   p h o to   r etr iev al  ta s k s   w it h   s e v er al   i m a g e s   f r o m   ea c h   ca teg o r y   an d   p o ten tial  u s er   h av i n g   an   i m ag f r o m   p ar ticu lar   ca teg o r y   an d   lo o k in g   f o r   s i m ilar   i m a g es.  T h e   1 0   class es  ar u s ed   f o r   r ele v a n ce   es ti m atio n :   g i v e n   q u er y   i m a g e,   it  is   a s s u m ed   th a t h u s er   is   s ea r ch i n g   f o r   i m a g es  f r o m   t h s a m class ,   an d   th er ef o r th r em a in i n g   9 9   im a g es  f r o m   th s a m class   ar co n s id er ed   r elev an a n d   th i m a g es  f r o m   all  o th er   class e s   ar co n s id er e d   ir r elev an t.  Fi g u r 1 0   s h o w s   Oliv a n d   T o r r alb a   ( OT - Scen e)   d ataset  ( 8   ca teg o r ies,  2 6 8 8   im ag e s ) .   T h O T - Scen Data b ase  w as  al s o   co n s id er ed   f o r   th e   ev alu a tio n   p u r p o s [ 4 1 ] .   Fig u r 1 1   d is p lay s   t h ex a m p le  i m ag es  o f   Mo n u m en ts   d atase t.  T h Mo s i m p o r tan t   task   i s   th co llectio n   o f   d ata  as  n o   d ir ec d ataset  is   av a ilab le   f o r   th tas k   at  h a n d .   I n   o u r   d ata  s et  1 0   d if f er en t   class es  ar co n s id er ed ,   n a m e l y ' T aj  Ma h al' ,   ' Gate   w a y   o f   I n d ia,   ' Go ld en   T em p le ' , '   L o t u s   T em p le ' ,   ' I n d ia   Gate ' ,   ' Q u t u b   Min ar ,   'R ed   Fo r t' ,   ' C h atr P ati  Sh iv aj R ail w a y   Statio n ' ,   'Ha w Ma h a l '   an d   'Vi cto r ia  Me m o r ial ' .   Fo r   ea ch   m en t io n ed   class ,   5 0   i m a g es  ar co llected   f r o m   w e b s ites   an d   to tal  o f   5 0 0   im a g es  ar co llected .   A n   in d iv id u al  to u r is t,  f a m il y   a n d   to u r is g r o u p s   i n   v ar io u s   p o s es  ar co n s id er ed   f o r   b o th   tr ain in g   a n d   test i n g .   T o   ac h iev e   d iv er s i t y ,   Fro n v ie w   ( d ay ) ,   Nea r   Vie w   ( n i g h t) ,   Far   Vie w ,   L e f t - Vie w   ( 4 5   d eg r ee ) ,   r ig h t - s id v ie w   ( 4 5   d eg r ee ) ,   p eo p le  p o s in g   ( s itti n g   o r   s tan d in g   etc. )   in   f r o n t o f   m o n u m en ts   ar co n s id er ed .           Fig u r 9 .   T h W an g   Sa m p le  D atab ase  [ 1 8 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     1 9 5 2     1 9 6 3   1960       Fig u r 1 0 .   T h OT - Scen Dat ab ase  [ 1 8 ]           Fig u r 1 1 .   T h Sa m p le  I m a g e s   f r o m   t h Mo n u m en ts   Data b a s e       4 . 3 .   E x peri m e nta l R esu lt s   T h p er f o r m a n ce   o f   th e   s y s te m   i s   ev a lu ated   b ased   o n   E r r o r   R ate,   P r ec is io n ,   R ec a ll,  A cc u r ac y   an d   F - Sco r [ 4 0 ] .   T ab le  5   s h o w s   co n f u s io n   m atr i x   s tat u s   f o r   W an g   an d   Mo n u m e n ts   Data s et  w h ile,   T ab le  6   f o cu s es   o n   OT - Scen d ataset.   C o n f u s i o n   Ma tr ix   f o r   th I n d ian   Mo n u m e n t s   d ataset  is   s h o w n   i n   T a b le  4.     P r ec i s io n tp   / ( tp   f p )                 ( 7 )     R ec all=  tp   / ( tp   f n )                 ( 8 )     A cc u r ac y ( tp   tn )   /   ( tp   tn   f p   f n )             ( 9 )     F - s co r e=   2   *   ( ( P r ec is io n   *   R ec all)   / ( p r ec is io n   +r ec all) )         ( 1 0 )     Her e,   tp   in d icate s   tr u p o s iti v e,   f p   r ep r esen ts   f alse  p o s iti v e,   f n   an d   t n   ar f alse  n e g ati v an d   tr u n eg at iv r esp ec ti v el y .   T h F - s co r is   also   k n o w n   a s   h ar m o n i m ea n   o f   p r ec is io n   an d   r ec all.         T ab le  4 .   T h C o n f u s io n   Ma tr i x   ( Mo n u m e n ts   Da tab ase)   M o n u me n t s                       T a j   M a h a l   47   0   0   0   0   0   0   0   0   3   G a t e w a y   o f   I n d i a   0   41   0   0   3   0   0   0   0   6   G o l d e n   T e mp l e   0   0   43   0   0   0   2   0   0   5   L o t u s T e mp l e   0   1   0   46   0   0   0   0   0   3   I n d i a   G a t e   0   1   0   0   36   1   0   0   0   12   Q u t u b   M i n a a r   1   1   0   1   4   39   0   0   0   4   R e d   F o r t   0   1   1   0   0   0   42   0   0   6   C S T   0   0   0   0   0   0   1   49   0   0   H a w a   M a h a l   0   0   1   0   0   0   0   0   48   1   V i c t o r i a   M e mo r i a l   0   0   0   0   0   0   0   0   0   50     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n d ia n   Mo n u men ts   C la s s ifica t io n   u s in g   S u p p o r t V ec to r   Ma ch in ( Ma la S .   B h a tt )   1961   T ab le  5 .   T h C o n f u s io n   Ma tr i x   Stat u s     M o n u me n t s   D a t a se t   W a n g   D a t a se t   M o n u me n t s   P r e c i si o n   R e c a l l   A c c u r a c y   F - S c o r e   C l a ss L a b e l   P r e c i si o n   R e c a l l   A c c u r a c y   F - S c o r e   T a j   M a h a l   0 . 9 7   0 . 9 4   0 . 9 9   0 . 9 5   T r i b a l s   0 . 9 4   0 . 8 6   0 . 9 8   0 . 9 0   G a t e w a y   o f   I n d i a   0 . 9 1   0 . 8 2   0 . 9 7   0 . 8 6   S e a   B e a c h   0 . 8 8   0 . 8 2   0 . 9 7   0 . 8 4   G o l d e n   T e mp l e   0 . 9 5   0 . 8 6   0 . 9 8   0 . 9 0   G o t h i c   S t r u c t u r e   0 . 9 7   0 . 8 3   0 . 9 8   0 . 8 9   L o t u T e mp l e   0 . 9 7   0 . 9 2   0 . 9 9   0 . 9 4   B u s   1   0 . 9 9   0 . 9 9   0 . 9 9   I n d i a   G a t e   0 . 8 3   0 . 7 2   0 . 9 5   0 . 7 7   D i n o sa u r   1   1   1   1   Q u t u b   M i n a a r   0 . 9 7   0 . 7 8   0 . 9 7   0 . 8 6   El e p h a n t   0 . 9 5   0 . 9 1   0 . 9 8   0 . 9 3   R e d   F o r t   0 . 9 3   0 . 8 4   0 . 9 7   0 . 8 8   R o se s   1   0 . 9 9   0 . 9 9   0 . 9 9   C S T   1   0 . 9 8   0 . 9 9   0 . 9 8   H o r se s   0 . 9 8   0 . 9 8   0 . 9 9   0 . 9 8   H a w a   M a h a l   1   0 . 9 6   0 . 9 9   0 . 9 7   M o u n t a i n s   0 . 9 8   0 . 7 8   0 . 9 7   0 . 8 7   V i c t o r i a   M e mo r i a l   0 . 5 5   1   0 . 9 2   0 . 7 1   F o o d   0 . 6 1   0 . 9 8   0 . 9 3   0 . 7 5   A v e r a g e   0 . 9 1   0 . 8 8   0 . 9 7   0 . 8 8   A v e r a g e   0 . 9 3   0 . 9 1   0 . 9 8   0 . 9 1       T ab le  6 .   T h C o n f u s io n   Ma tr i x   Stat u s   ( OT - Sce n Data b ase)   O T S c e n e   D a t a se t   P r e c i si o n   R e c a l l   A c c u r a c y   F - S c o r e   C o a st   &   B e a c h   1   1   1   1   O p e n   C o u n t r y   0 . 9 4   0 . 9 3   0 . 9 8   0 . 9 3   F o r e st   0 . 9 6   0 . 9 5   0 . 9 9   0 . 9 5   M o u n t a i n   0 . 9 7   0 . 9 1   0 . 9 9   0 . 9 4   H i g h w a y   0 . 9 7   0 . 9 3   0 . 9 9   0 . 9 5   S t r e e t   0 . 9 6   0 . 8 7   0 . 9 7   0 . 9 1   C i t y   C e n t e r   0 . 9 0   0 . 8 7   0 . 9 8   0 . 8 9   A v e r a g e   0 . 9 3   0 . 9 2   0 . 9 8   0 . 9 2       Fig u r 1 2   s h o w s   th R ec ei v er   Op er atin g   C h ar ac ter is tic  cu r v f o r   Mo n u m e n ts   Data s et.   Si m i lar   cu r v e s   ca n   b ea s il y   p lo tted   f o r   th o th er   b en ch m ar k   d atab ases .             Fig u r 1 2 .   R OC   C u r v o f   th Mo n u m e n ts   Data s et       5.   CO NCLU SI O N     R ec en t l y ,   C o n te n B ased   I m a g C lass if ica tio n   h as   g e n er at ed   s u cc es s f u l   ap p licatio n s   in   in d u s tr ies   lik a g r ic u lt u r e,   p h ar m ac e u tic al,   s u r v eilla n ce   a n d   m a n y   m o r e.     T h to u r is m   i n d u s tr y   o f   a n y   co u n tr y   p la y s   a   v ital r o le  in   th ec o n o m ic  g r o w t h   o f   th n atio n .   T h e   p r esen ce   o f   th m o n u m e n ts   i n   t h B o ll y w o o d   m o v ie s   an d   its   i m p ac o n   t h to u r is m   i n d u s tr y   i s   h i g h li g h ted   as  to u r i s ts   p r ef er   s u ch   p lace s   to   v i s i t.  Featu r v ec to r   is   g en er ated   u s in g   H is to g r a m s ,   L o ca B i n ar y   P atter n ,   Ge n e r alize d   C o - Occ u r r en ce   Ma tr i x   a n d   C a n n y - E d g e   Dete cto r .   T en   p o p u lar   I n d ian   Mo n u m e n t s   w er e   co n s id er ed   an d   i m a g d atab ase   h a s   b ee n   co n s tr u c ted .   T h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.