Скачать презентацию САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Скачать презентацию САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования

34310c39151c03872d1b0f871ca41ff3.ppt

  • Количество слайдов: 10

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Поиск изображений по признаку самоподобия локальных САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Поиск изображений по признаку самоподобия локальных дескрипторов Гладышева Юлия Сергеевна Научный руководитель: к. ф. -м. н. Н. С. Васильева Рецензент: асп. каф. сист. прогр. А. В. Бондарев

Поиск изображений по содержанию Результат поиска Запрос x. A 1 x. A 2 … Поиск изображений по содержанию Результат поиска Запрос x. A 1 x. A 2 … x. AN x. B 1 x. B 2 … x. BN Вектор признаков (дескриптор) Области применения: • • Поиск в сети Интернет Медицина Промышленность Защита авторских прав и др.

Свойство повторяемости (самоподобия) фрагментов ________________________________ Irani M. , E. Shechtman, Matchilg Local Self-Similarities across Свойство повторяемости (самоподобия) фрагментов ________________________________ Irani M. , E. Shechtman, Matchilg Local Self-Similarities across Images and Videos // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Minneapolis, June 2007

Постановка задачи • Проверка применимости признака самоподобия локальных дескрипторов к решению задачи поиска изображений Постановка задачи • Проверка применимости признака самоподобия локальных дескрипторов к решению задачи поиска изображений по содержанию o Реализация алгоритма вычисления самоподобных локальных дескрипторов o Адаптация метода поиска фрагментов изображений к задаче поиска изображений по содержанию o Экспериментальное сравнение метода с методами поиска по глобальным дескрипторам

Адаптация метода Метод поиска фрагмента на изображениях Метод поиска по общему подобию Запрос – Адаптация метода Метод поиска фрагмента на изображениях Метод поиска по общему подобию Запрос – одна группа дескрипторов Запрос – набор групп дескрипторов

Компонента поиска по самоподобным локальным дескрипторам Архитектура Модуль вычисления самоподобных локальных дескрипторов Главный модуль Компонента поиска по самоподобным локальным дескрипторам Архитектура Модуль вычисления самоподобных локальных дескрипторов Главный модуль Модуль взаимодействия с базой данных Файловая система База изображений База данных Самоподобные локальные дескрипторы изображений Модуль сравнения изображений Информация о подобии изображений

Постановка эксперимента 100 изображений, разбитых на 16 групп Сравнение с методами: Color Moments, Hist. Постановка эксперимента 100 изображений, разбитых на 16 групп Сравнение с методами: Color Moments, Hist. SP, ICA - фильтры 900 произвольных изображений

Результаты экспериментов точность 0. 8 0. 6 0. 4 0. 2 0 полнота 1 Результаты экспериментов точность 0. 8 0. 6 0. 4 0. 2 0 полнота 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 уровень 0. 7 0. 6 0. 5 0. 4 0. 3 0. 2 0. 1 0 уровень

Анализ результатов Возможные причины таких результатов Предложения • Недостаточное кол-во информативных дескрипторов • Проверка Анализ результатов Возможные причины таких результатов Предложения • Недостаточное кол-во информативных дескрипторов • Проверка метода на другой коллекции • Скопление дескрипторов • Считать дескрипторы с некоторым шагом • Склеивание групп • Приоритетный выбор групп

Результаты • Предложен и реализован адаптированный метод поиска изображения по признаку самоподобия локальных дескрипторов, Результаты • Предложен и реализован адаптированный метод поиска изображения по признаку самоподобия локальных дескрипторов, интегрирован в прототип системы Photo. Finder • Проведено экспериментальное сравнение с методами поиска по глобальным дескрипторам, показывающее превосходство методов поиска по глобальным дескрипторам • Предложены идеи улучшения реализованного метода