X
تبلیغات
وکیل جرایم سایبری

CBIR: Content Based Image Retrieval

مقاله "بازیابی تصویر بر اساس محتوا"

این مقاله توسط چی ژانگ و همکارش در سال 2015 تهیه شده است. در این مقاله، ویژگی های رنگی و ویژگی های بافت برای بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا مورد استفاده قرار می گیرند، در طول فرآیند پیاده سازی، از ویژگی های محل رنگ هم استفاده شده و در نهایت از ویژگی های وزن رنگ و ویژگی های بافت برای بازیابی تصویر استفاده شده است به نحوی که در برخی موارد 80٪ از نتایج جستجو رضایت بخش بوده است. با توسعه فن آوری اینترنت در دهه گذشته، حجم اطلاعات به شدت افزایش یافته و دسترسی به اطلاعات صحیح را مشکل ساخته است. برای دسترسی به اطلاعات و جستجوی راحت آنها موتورهای جستجو بوجود آمده اند به نحوی که گوگل تبدیل به شرکت فناوری اطلاعات نوآورانه و پویا در جهان شده است. با این حال، روش کار موتور جستجو بر اساس بازیابی متن است لذا آنها قادر به پاسخگویی به نیازهای مردم در بازیابی متن ها می باشند اما به دلیل نیاز فنی به بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا و عدم پاسخگویی موتور های جستجو آنها بازیابی تصویر موجود را با استفاده از برچسب های مصنوعی که به تصاویر اختصاص می دهند انجام می دهند از طرفی مردم می خواهند تصاویر مشابه را از طریق تصاویری که خود به سیستم می دهند بیابند  لذا بازیابی تصویر بر اساس محتوا مفهوم یافته و به سرعت در حال پیشرفت می باشد.

استخراج ویژگی یک مفهوم در دید کامپیوتر و پردازش تصویر است ویژگی یا مشخصه یک بخش جالب از تصویر دیجیتالی است که نقطه شروع برای بسیاری از الگوریتم های تجزیه و تحلیل تصویر کامپیوتری است. بنابراین موفقیت یک الگوریتم اغلب بر ویژگیهایی است که از آن استفاده می کند. ما می توانیم بردار یکپارچگی رنگ را از طریق آمار پیکسل هایی از همان رنگ که بالاتر یا کمتر از مقدار آستانه در هر رنگ است به دست آوریم. برخی الگوریتم ها از هشت رنگ قرمز، سبز، آبی، زرد، بنفش، آبی، سفید و سیاه استفاده می کنند.

برای اندازه گیری شباهت بین ویژگی های تصاویر روش های مختلفی وجود دارد. روش محاسبه فاصله منهتن یکی از آنها است روش دیگر فاصله اقلیدسی است که بیانگر جذر مربعات اختلاف ها می باشد.

 

 

لینک دانلود مقاله

نظرات (0)
نام :
ایمیل : [پنهان میماند]
وب/وبلاگ :
برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)