Jump to content

Получение изображения

Система поиска изображений — это компьютерная система, используемая для просмотра, поиска и извлечения изображений из большой базы данных цифровых изображений. Большинство традиционных и распространенных методов поиска изображений используют тот или иной метод добавления к изображениям метаданных, таких как подписи , ключевые слова , заголовок или описания, чтобы поиск можно было выполнять по словам аннотации. Аннотирование изображений вручную занимает много времени, трудоемко и дорого; Чтобы решить эту проблему, было проведено большое количество исследований по автоматическому аннотированию изображений. Кроме того, рост числа социальных веб-приложений и семантической сети вдохновил на разработку нескольких веб-инструментов для аннотирования изображений.

Первая система поиска изображений в базе данных на базе микрокомпьютера была разработана в Массачусетском технологическом институте в 1990-х годах Баниредди Прасадом, Амаром Гуптой , Ху-Мин Тунгом и Стюартом Мэдником . [1]

В обзорной статье 2008 года зафиксирован прогресс после 2007 года. [2]

Методы поиска

[ редактировать ]

Поиск изображений — это специализированный поиск данных, используемый для поиска изображений. Для поиска изображений пользователь может ввести такие условия запроса, как ключевое слово, файл изображения/ссылка или щелкнуть какое-либо изображение, и система вернет изображения, «похожие» на запрос. Сходством, используемым в качестве критериев поиска, могут быть метатеги, распределение цветов в изображениях, атрибуты области/формы и т. д.

  • Метапоиск изображений — поиск изображений на основе связанных метаданных, таких как ключевые слова, текст и т. д.
  • Поиск изображений на основе контента (CBIR) – применение компьютерного зрения для поиска изображений. CBIR стремится избежать использования текстовых описаний и вместо этого извлекает изображения на основе сходства их содержания (текстуры, цвета, формы и т. д.) с изображением, предоставленным пользователем в результате запроса, или указанными пользователем функциями изображения.
    • Список механизмов CBIR — список механизмов, которые ищут визуальный контент изображений на основе изображений, такой как цвет, текстура, форма/объект и т. д.

Объем данных

[ редактировать ]

Крайне важно понимать объем и природу данных изображений, чтобы определить сложность проектирования системы поиска изображений. На дизайн также во многом влияют такие факторы, как разнообразие пользовательской базы и ожидаемый пользовательский трафик поисковой системы. По этому параметру данные поиска можно разделить на следующие категории:

  • Архивы – обычно содержат большие объемы структурированных или полуструктурированных однородных данных, относящихся к конкретным темам.
  • Доменно-специфичная коллекция — это однородная коллекция, предоставляющая доступ контролируемым пользователям с очень конкретными целями. Примерами такой коллекции являются базы данных биомедицины и спутниковых изображений.
  • Корпоративная коллекция — разнородная коллекция изображений, доступная пользователям во внутренней сети организации. Изображения могут храниться в разных местах.
  • Личная коллекция – обычно состоит из в значительной степени однородной коллекции и, как правило, небольшого размера, доступна в первую очередь ее владельцу и обычно хранится на локальном носителе.
  • Сеть – изображения Всемирной паутины доступны каждому, у кого есть подключение к Интернету. Эти коллекции изображений полуструктурированы, неоднородны и массивны по объему и обычно хранятся в больших дисковых массивах.

Существуют семинары по оценке систем поиска изображений с целью исследования и улучшения производительности таких систем.

  • ImageCLEF — продолжающийся форум межъязыковой оценки, который оценивает системы, использующие как текстовые, так и чисто графические методы поиска.
  • Доступ к библиотекам изображений и видео на основе контента — серия семинаров IEEE с 1998 по 2001 год.

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ БЭ Прасад; Гупта; Его Величество Тунг; С. Е. Мэдник (февраль 1987 г.). «Система управления базой данных изображений на базе микрокомпьютера» (PDF) . Транзакции IEEE по промышленной электронике . ИЭ-34 (1): 83–8. дои : 10.1109/TIE.1987.350929 . S2CID   24543386 .
  2. ^ Датта, Ритендра; Дирадж Джоши; Цзя Ли ; Джеймс З. Ван (апрель 2008 г.). «Поиск изображений: идеи, влияния и тенденции нового века» . Обзоры вычислительной техники ACM . 40 (2): 1–60. дои : 10.1145/1348246.1348248 . S2CID   7060187 .
  3. ^ Камарго, Хорхе Э.; Кайседо, Хуан К.; Гонсалес, Фабио А. (2013). «Среда на основе ядра для исследования коллекции изображений». Журнал визуальных языков и вычислений . 24 (1): 53–57. дои : 10.1016/j.jvlc.2012.10.008 .
[ редактировать ]
  • Image-Net.org
  • VGG Image Search Engine (VISE) : бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для визуального поиска большого количества изображений с использованием изображения в качестве поискового запроса.
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 6b0691f8d09140b4690b49b9bdc9dfbf__1720700460
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/6b/bf/6b0691f8d09140b4690b49b9bdc9dfbf.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Image retrieval - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)