Получение изображения

Система поиска изображений - это компьютерная система для просмотра, поиска и извлечения изображений из большой базы данных цифровых изображений. В большинстве традиционных и распространенных методов поиска изображений используются некоторые методы добавления метаданных, таких как субтитры, ключевые слова, заголовок или описания к изображениям, чтобы можно было выполнять поиск над словами аннотации. Аннотирование изображений вручную требует много времени, усилий и затрат; Чтобы решить эту проблему, было проведено большое количество исследований по автоматическим аннотациям изображений. Кроме того, рост количества социальных веб-приложений и семантической сети вдохновил на разработку нескольких веб-инструментов для аннотации изображений.

Первая система поиска в базе данных изображений на базе микрокомпьютера была разработана в Массачусетском технологическом институте в 1990-х годах Баниредди Прасаадом, Амаром Гуптой, Ху-мин Тунгом и Стюарт Мэдник.

В обзорной статье 2008 года задокументировано развитие событий после 2007 года.

• 1 Методы поиска
• 2 Объем данных
• 3 Оценки
• 4 См. Также
• 5 Ссылки
• 6 Внешние ссылки

Поиск изображений - это специализированный поиск данных, используемый для поиска изображений. Для поиска изображений пользователь может ввести условия запроса, такие как ключевое слово, файл изображения / ссылка, или щелкнуть какое-либо изображение, и система вернет изображения, «похожие» на запрос. Сходство, используемое для критериев поиска, может быть метатегами, распределением цвета в изображениях, атрибутами области / формы и т. Д.

• Метапоиск изображений - поиск изображений на основе связанных метаданных, таких как ключевые слова, текст и т. Д.
• Поиск изображений на основе содержимого (CBIR) - приложение компьютерного зрения для поиска изображений. CBIR стремится избегать использования текстовых описаний и вместо этого извлекает изображения на основе сходства в их содержимом (текстуры, цвета, формы и т. Д.) С пользовательским изображением запроса или заданными пользователем функциями изображения.
  • Список движков CBIR - список движков, которые ищут изображения на основе визуального содержимого изображения, такого как цвет, текстура, форма / объект и т. Д.

• Исследование коллекции изображений - поиск изображений на основе использование новых парадигм исследования.

Крайне важно понимать объем и природу данных изображения, чтобы определить сложность проектирования системы поиска изображений. На дизайн также в значительной степени влияют такие факторы, как разнообразие пользовательской базы и ожидаемый пользовательский трафик для поисковой системы. По этому параметру поисковые данные можно разделить на следующие категории:

• Архивы - обычно содержат большие объемы структурированных или полуструктурированных однородных данных, относящихся к определенным темам.
• Коллекция для конкретных доменов - это однородная коллекция, обеспечивающая доступ контролируемым пользователям с очень конкретными целями. Примерами такой коллекции являются базы данных биомедицинских и спутниковых изображений.
• Enterprise Collection - разнородная коллекция изображений, доступная пользователям во внутренней сети организации. Изображения могут храниться в самых разных местах.
• Личная коллекция - обычно состоит из в значительной степени однородной коллекции и обычно имеет небольшой размер, доступна в первую очередь ее владельцу и обычно хранится на локальном носителе.
• Интернет - изображения из Интернета доступны каждому, у кого есть подключение к Интернету. Эти коллекции изображений частично структурированы, неоднородны и имеют большой объем и обычно хранятся в больших дисковых массивах.

Существуют оценочные семинары для систем поиска изображений, направленные на изучение и повышение производительности таких систем.

• ImageCLEF - продолжение форума Cross Language Evaluation Forum, который оценивает системы, использующие как текстовые методы поиска, так и методы поиска изображений.
• Доступ к библиотекам изображений и видео на основе содержимого - серия IEEE семинары с 1998 по 2001 год.

• Автоматическая аннотация изображения
• Компьютерное зрение
• Индексирование изображений на основе концепций
• Поиск изображений на основе содержимого (CBIR)
• Управление цифровыми активами
• Органайзер изображений
• Обработка изображений
• Поиск информации
• Извлечение мультимедийной информации
• VisualRank
• Обучение ранжированию

1. ^BE Prasad; Гупта; H-M Toong; S.E. Мэдник (февраль 1987 г.). «Система управления базой данных изображений на базе микрокомпьютера» (PDF). IEEE Transactions по промышленной электронике. ИЭ-34 (1): 83–8. doi : 10.1109 / TIE.1987.350929.
2. ^Датта, Ритендра; Дхирадж Джоши; Цзя Ли; Джеймс З. Ван (апрель 2008 г.). «Поиск изображений: идеи, влияния и тенденции нового века». ACM Computing Surveys. 40 (2): 1–60. doi : 10.1145 / 1348246.1348248.
3. ^Камарго, Хорхе Э.; Caicedo, Juan C.; Гонсалес, Фабио А. "Фреймворк на основе ядра для исследования коллекции изображений". Журнал визуальных языков и вычислений. 24 (1): 53–57. doi : 10.1016 / j.jvlc.2012.10.008.

• Image-Net.org