Введение
1. Методы поиска изображений по содержанию 14
1.1. Направления исследований в области CBIR 14
1.2. Основные проблемы CBIR 16
1.3. Построение векторов признаков: классификация подходов . 17
1.4. Цвет 18
1.4.1. Цветовые пространства 19
1.4.2. Цветовые гистограммы 20
1.4.3. Цветовые моменты 25
1.4.4. Сравнение цветовых признаков 27
1.5. Текстура 28
1.5.1. Матрицы смежности 30
1.5.2. Признаки Тамуры 33
1.5.3. Использование вейвлет-преобразования 34
1.5.4. Использование фильтров Габора 38
1.5.5. Использование фильтров ICA 39
1.5.6. Сравнение текстурных признаков 39
1.6. Контуры и объекты 41
1.6.1. Дескрипторы границ 43
1.6.1.1. Простые дескрипторы границ 43
1.6.1.2. Цепные коды 44
1.6.1.3. Сигнатуры 46
1.6.1.4. Дескрипторы Фурье 48
1.6.1.5. Другие дескрипторы границ 50
1.6.2. Дескрипторы областей 52
1.6.2.1. Простые дескрипторы областей 52
1.6.2.2. Грид-метод (Grid based method) 52
1.6.2.3. Моменты и их инварианты 54
1.6.2.4. Общие дескрипторы Фурье (GFD) 57
1.6.2.5. Декомпозиция объектов 58
1.6.3. Сравнение признаков формы 59
1.7. Комбинирование различных методов поиска 61
1.8. Обзор существующих систем 64
2. Поиск по цвету 66
2.1. Выбор схемы квантования при построении цветовой гисто граммы 67
2.1.1. Выбор цветового пространства 67
2.1.2. Выбор схемы квантования 70
2.2. Учет пространственного расположения цветов 73
2.3. Эффективность поиска по цветовым гистограммам 76
2.3.1. Описание экспериментов 76
2.3.2. Анализ результатов 79
2.3.2.1. Учет пространственного расположения цветов 80
2.3.2.2. Снижение зависимости от условий освещенности 84
2.3.2.3. Выбор шага квантования 88
2.4. Выводы 96
3. Синтез методов поиска при формировании результатов 99
3.1. Взвешенное среднее с гравитационной функцией 99
3.1.1. Постановка задачи 100
3.1.1.1. Поиск в частично аннотированной коллекции изображений 100
3.1.1.2. Синтез результатов методов поиска по низкоуровневым признакам 101
3.1.1.3. Формализация задачи синтеза методов поиска 101
3.1.2. Функция синтеза WTGF 102
3.1.2.1. Свойства функции синтеза 102
3.1.2.2. Функция стабилизации высокоранговых элементов и правила конусов 105
3.1.2.3. Реализация вычислений 107
3.1.3. Описание экспериментов 109
3.1.3.1. Поиск по частично аннотированной базе . 109
3.1.3.2. Синтез методов поиска по содержанию . 110
3.1.4. Анализ результатов 111
3.1.4.1. Метод оценки алгоритмов синтеза 111
3.1.4.2. Поиск в частично аннотированной коллекции 113
3.1.4.3. Синтез методов поиска по содержанию . 117
3.1.4.4. Обсуждение результатов 120
3.2. Адаптивный синтез методов поиска по цвету и текстуре . 121
3.2.1. Постановка задачи 122
3.2.2. Выбор оптимальных весов для комбинирования результатов поиска по цвету и текстуре в зависимости от запроса-образца 123
3.2.2.1. Описание эксперимента 124
3.2.2.2. Анализ результатов 125
3.2.3. Сравнение методов адаптивного синтеза и CombMNZ 129
3.2.3.1. Описание эксперимента 130
3.2.3.2. Анализ результатов 131
3.2.4. Классификация запроса 133
3.2.4.1. Построение низкоуровневых центроидов для групп визуально подобных изображений . 134
3.2.4.2. Использование классических алгоритмов классификации 139
3.3. Выводы 144
Заключение 146
Библиография 148
