基于元数据的面向对象的图像对比方法,用于解决大型数据仓库管理系统的自动搜索问题

О. С. Прокопенко, С. В. Смеляков, С. В. Осієвський, О. Ю. Несміян, Д. О. Пархоменко
{"title":"基于元数据的面向对象的图像对比方法,用于解决大型数据仓库管理系统的自动搜索问题","authors":"О. С. Прокопенко, С. В. Смеляков, С. В. Осієвський, О. Ю. Несміян, Д. О. Пархоменко","doi":"10.30748/soi.2023.172.07","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Розглядається завдання підвищення оперативності та адекватності автоматизованого пошуку зображень, які найбільш близькі до заданого зображення за складом представлених у ньому об’єктів та їх локальності, у системах управління великими сховищами зображень. Пропонується метод порівняння зображень, який забезпечить вилучення інформації про об’єкти зображення на основі використання на першому етапі каскадного процесу парадигми клітинних нейронних мереж, зберігання цієї інформації у службових полях файлів зображень, а також можливості використання різних метрик порівняння зображень, виходячи з особливостей завдання, що вирішується. Базовий показник визначає коефіцієнт подібності на основі типів та кількості об’єктів на порівнюваних зображеннях. Рамковий показник визначає коефіцієнт подібності з урахуванням розташування окремих об’єктів та їх перетинів на зображеннях. Матричний показник, орієнтований на обробку зображення з великою кількістю об’єктів, визначає коефіцієнти подібності з урахуванням площі перетину, займаної об’єктами певного типу. Ефективність показників порівняння залежить від типу зображень і певних умов, що робить доцільним їх системне застосування в рамках одного методу.","PeriodicalId":32737,"journal":{"name":"Sistemi obrobki informatsiyi","volume":"284 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Об’єктно-орієнтований метод порівняння зображень на основі метаданих для рішення завдань автоматизованого пошуку систем управління великими сховищами даних\",\"authors\":\"О. С. Прокопенко, С. В. Смеляков, С. В. Осієвський, О. Ю. Несміян, Д. О. Пархоменко\",\"doi\":\"10.30748/soi.2023.172.07\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Розглядається завдання підвищення оперативності та адекватності автоматизованого пошуку зображень, які найбільш близькі до заданого зображення за складом представлених у ньому об’єктів та їх локальності, у системах управління великими сховищами зображень. Пропонується метод порівняння зображень, який забезпечить вилучення інформації про об’єкти зображення на основі використання на першому етапі каскадного процесу парадигми клітинних нейронних мереж, зберігання цієї інформації у службових полях файлів зображень, а також можливості використання різних метрик порівняння зображень, виходячи з особливостей завдання, що вирішується. Базовий показник визначає коефіцієнт подібності на основі типів та кількості об’єктів на порівнюваних зображеннях. Рамковий показник визначає коефіцієнт подібності з урахуванням розташування окремих об’єктів та їх перетинів на зображеннях. Матричний показник, орієнтований на обробку зображення з великою кількістю об’єктів, визначає коефіцієнти подібності з урахуванням площі перетину, займаної об’єктами певного типу. Ефективність показників порівняння залежить від типу зображень і певних умов, що робить доцільним їх системне застосування в рамках одного методу.\",\"PeriodicalId\":32737,\"journal\":{\"name\":\"Sistemi obrobki informatsiyi\",\"volume\":\"284 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-05-14\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sistemi obrobki informatsiyi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30748/soi.2023.172.07\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sistemi obrobki informatsiyi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30748/soi.2023.172.07","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

这篇文章探讨了如何提高自动搜索的效率和充分性,搜索出在对象构成和在大型图像库管理系统中的位置方面与给定图像最接近的图像。文章提出了一种图像对比方法,该方法将确保在级联过程的第一阶段使用细胞神经网络范式提取图像对象的信息,并将这些信息存储在图像文件的服务字段中,还可以根据所解决任务的特点使用各种图像对比指标。基础指标根据比较图像中对象的类型和数量确定相似系数。帧指标根据图像中单个物体的位置及其交叉点来确定相似系数。矩阵指标主要用于处理有大量物体的图像,它根据某一类型物体所占的交叉区域来确定相似系数。比较指标的有效性取决于图像的类型和某些条件,因此建议在一种方法的框架内系统地使用这些指标。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Об’єктно-орієнтований метод порівняння зображень на основі метаданих для рішення завдань автоматизованого пошуку систем управління великими сховищами даних
Розглядається завдання підвищення оперативності та адекватності автоматизованого пошуку зображень, які найбільш близькі до заданого зображення за складом представлених у ньому об’єктів та їх локальності, у системах управління великими сховищами зображень. Пропонується метод порівняння зображень, який забезпечить вилучення інформації про об’єкти зображення на основі використання на першому етапі каскадного процесу парадигми клітинних нейронних мереж, зберігання цієї інформації у службових полях файлів зображень, а також можливості використання різних метрик порівняння зображень, виходячи з особливостей завдання, що вирішується. Базовий показник визначає коефіцієнт подібності на основі типів та кількості об’єктів на порівнюваних зображеннях. Рамковий показник визначає коефіцієнт подібності з урахуванням розташування окремих об’єктів та їх перетинів на зображеннях. Матричний показник, орієнтований на обробку зображення з великою кількістю об’єктів, визначає коефіцієнти подібності з урахуванням площі перетину, займаної об’єктами певного типу. Ефективність показників порівняння залежить від типу зображень і певних умов, що робить доцільним їх системне застосування в рамках одного методу.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
15
审稿时长
6 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信