Поиск изображений в графических базах данных на основе их содержимого
Ключевые слова:
поиск изображений, CBIR, ключевые точки, проблема дубликатов, кластеризация, методы CBIRАннотация
В статье рассматривается важность и проблематика поиска изображения по их содержимому. Проведен анализ подходов, включая алгоритмы сопоставления ключевых точек, графовые методы и использование сверточных нейронных сетей. Проведено сравнение основных известных принципов, а также плюсы и минусы различных подходов поиска изображений. Представлены результаты кластеризации дубликатов, которые применяются для группировки похожих или идентичных элементов в наборе. Выполнен анализ применения кластеризации дубликатов в различных областях.
Библиографические ссылки
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.
