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 … 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 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 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 – одна группа дескрипторов Запрос – набор групп дескрипторов
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. SP, ICA - фильтры 900 произвольных изображений
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 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, 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
Скачать презентацию САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования
34310c39151c03872d1b0f871ca41ff3.ppt