На главную страницу
О журнале План выхода Подписка Интернет-Магазин Реклама Контакты и реквизиты English На главную страницу Карта сайта Поиск по сайту Обратная связь

перейти к Содержанию номера
№ 2 (110)   март–апрель 2023 г.
Раздел: Современные технологиии
Структура СУБД для алгоритма кластеризации и поиска изображений
DBMS Structure for the Clustering and Image Search Algorithm
Сергей Александрович Николаев
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР)
S. A. Nikolayev
Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Предыдущая статьяСледующая статья

УДК 004.65

Целью работы является разработка модификации алгоритма агломеративной кластеризации для повышения качества последней и возможности поиска по разнородным коллекциям, а также структуры системы управления базами данных для применения данного алгоритма и хранения изображений с возможностью дальнейшего уменьшения времени поиска. Для решения поставленных в работе задач использовались основные методы теории распознавания образов, машинного обучения, методов цифровой обработки изображений, а также сравнительный анализ. Результатом работы является алгоритм поиска изображений в БД, причем не только исходных, но также зашумленных, отредактированных и испорченных. Также разработан поиск похожих изображений, который по достоверности и производительности может конкурировать с существующими методами поиска изображений в сети. Приведены экспериментальные результаты, полученные для базы данных произвольных изображений размером около 20 млн объектов. Практическая ценность работы заключается в повышении эффективности средств автоматизированной обработки и поиска изображений в графических базах данных.

< ... >

Ключевые слова: теория активного восприятия, CBIR, распознавание, компьютерное зрение, поиск изображений, алгоритмы кластеризации данных, методы построения векторов признаков, машинное обучение в задачах группировки данных, алгоритмы комбинирования результатов, структура СУБД

The task of the work is to develop a modification of the agglomerative clustering algorithm to improve the quality of clustering and the possibility of searching through heterogeneous collections. The second task is to develop a DBMS for applying this algorithm and storing images with the possibility of further reducing the search time. To solve problems in the work, the main methods of the theory of pattern recognition, machi­ne learning, digital image processing methods, as well as comparative analysis were used. The result is an algorithm for searching images in the DB, not only original ones, but also noisy, edited and corrupted ones. A search for similar images has been developed, which in terms of reliability and performance can compete with existing methods for searching for images on the network. Experimental results obtained for a DB of arbitrary images with a size of about 20 million objects are presented. The practical part of the work is to increase the efficiency of automated processing and image search tools in graphic DB.

Keywords: theory of active perception, CBIR, recognition, computer vision, image search, data clustering algorithms, methods for constructing feature vectors
warning!   Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»

Обращайтесь!!!
e-mail:    magazine@inside-zi.ru
тел.:        +7 (921) 958-25-50, +7 (911) 921-68-24


Предыдущая статья    СОДЕРЖАНИЕ НОМЕРА    Следующая статья

| Начало | О журнале | План выхода | Подписка | Интернет-магазин | Реклама | Координаты |

Copyright © 2004-2024 «Защита информации. Инсайд». Все права защищены
webmaster@inside-zi.ru

   Rambler's Top100    Технологии разведки для бизнеса