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}
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.