Search for images in graphic databases using their contents
Keywords:
image search, CBIR, key points, duplicate problem, clustering, CBIR methodsAbstract
The article discusses the importance and problems of image search by their content. The analysis of approaches, including algorithms for matching key points, graph methods and the use of convolutional neural networks, is carried out. The main known principles are compared, as well as the pros and cons of various image search approaches. The results of clustering duplicates are presented, which are used to group similar or identical elements in a set. The analysis of the application of duplicate clustering in various fields is performed.
References
Полный перечень методов CBIR [Интернет-ресурс]. - URL: https:// en.wikipedia.org/wiki/List_of_CBIR_engines
Поиск изображений на основе содержания habr [Интернет-ресурс]. - URL: https://habr.com/ru/articles/103385/
Васильева, Н. Поиск изображений. Синтез различных методов поиска при формировании результатов / Н. Васильева, А. Дольник, И. Марков // Интернет-математика 2007: сб. работ участников конкурса науч. проектов по информ. Поиску. — Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2007. — С. 46–55.
Karami, Е. Image Matching Using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: Performance Comparison for Distorted Images [Electronic resource] / Ebrahim Karami, Siva Prasad, Mohamed Shehata. - URL: https://arxiv.org/abs/1710.02726
Десятников, И. Е. Поиск изображений по визуальному содержанию в графических базах данных и сети Интернет [Электронный ресурс] / И. Е. Десятников // Информационные технологии и вычислительные системы, 2013. - № 2. – С. 88-95. – URL: https://www.isa.ru/jitcs /images/documents/2013-02/88_95.pdf
Шозда, Н. С. Поиск изображений в больших БД с использование коэффициента корреляции цветовых гистограмм [Электронный ресурс] / Н. С. Шозда, Е. А. Башков // Графикон, 2002. – URL: http://www.graphicon.ru/2002/s89.
Романов, А. А. Свѐрточные нейронные сети [Электронный ресурс] / А. А. Романов // Научные исследования, 2018. - № 1(21). – URL: https://scientificresearch.ru/index.php/blizhajshij-nomer/01-00-00-fiziko-matematicheskie-nauki/266-svertochnye
Ouhda, M. Using Image Segmentation in Content Based Image Retrieval Method [Электронный ресурс] / Mohamed Ouhda, Khalid El Asnaoui, Mohammed Ouanan, Brahim Aksasse // Advanced Information Technology, Services and Systems (AIT2S 2017). Conference Paper. - P. 179-195. – URL: https://www.researchgate.net/
publication/321019137_Using_Image_Segmentation_in_Content_Based_Image_Retrieval_Method 9. Левчук, В. А. Компьютеризированная диагностика меланомы на базе поиска похожих дерматоскопических изображений в базе данных / В. А. Левчук, В. А. Ковалев, В. В. Баркалин, В. Э. Лозовский // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі, 2016. – № 2. – C. 86-91.
Тюрин, А. Г. Кластерный анализ, методы и алгоритмы кластеризации / А. Г. Тюрин, И. О. Зуев // Вестник МГТУ МИРЭА. - М.: Изд-во МГТУ, 2014. - № 3.
