La fonctionnalité de recherche est en construction.
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An Efficient Indexing Structure and Image Representation for Content-Based Image Retrieval Une structure d'indexation et une représentation d'image efficaces pour la récupération d'images basée sur le contenu

Hun-Woo YOO, Dong-Sik JANG, Yoon-Kyoon NA

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Résumé:

Dans cet article, nous présentons les schémas suivants pour une recherche d'images basée sur le contenu : (1) Un algorithme de recherche d'images rapide qui peut réduire considérablement le calcul de similarité par rapport à une comparaison complète de chaque image de base de données. (2) Un schéma de représentation d'image compact qui peut décrire les informations globales/locales des images et fournir des performances de récupération réussies. Pour des recherches rapides, un arbre est construit en divisant avec succès les nœuds selon le niveau de profondeur souhaité en travaillant de la racine aux nœuds feuilles à l'aide de l'algorithme k-means. Lorsque la requête est terminée, nous parcourons l'arborescence de haut en bas en minimisant l'itinéraire emprunté entre l'image de la requête et le centroïde du nœud jusqu'à ce que nous rencontrions les nœuds non divisés. Au sein des nœuds indivis, l'algorithme d'inégalité triangulaire est utilisé pour trouver les images les plus similaires à la requête. Pour une représentation d'image compacte, les caractéristiques de l'histogramme couleur RVB qui sont quantifiées dans 16 bacs pour chacun des canaux R, V et B sont utilisées pour les informations globales. La teinte, la saturation et la valeur dominantes qui sont extraites de l'histogramme conjoint HSV dans les régions localisées de l'image sont utilisées pour les informations locales. Ces fonctionnalités sont suffisamment compactes pour indexer les fonctionnalités d’images dans de grands systèmes de bases de données. Pour les expériences sur l'efficacité de la récupération, l'utilisation de la méthode proposée a apporté des avantages substantiels en termes de performances en réduisant le calcul de similarité d'image jusqu'à une moyenne de 96 % et pour les expériences sur l'efficacité de la récupération, dans le meilleur des cas, elle fournit un rappel de 36.8 %. taux pour une image de requête de baleine et un taux de précision de 100 % pour une image de requête d'aigle. La performance globale était un taux de rappel de 20.0 % et un taux de précision de 72.5 %.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.9 pp.1390-1398
Date de publication
2002/09/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement d'image, reconnaissance de formes d'image

Auteurs

Mots-clés

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