haku: @keyword muoto / yhteensä: 3
viite: 3 / 3
« edellinen | seuraava »
Tekijä: | Brandt, Sami |
Työn nimi: | Use of Shape Features in Content-Based Image Retrieval |
Muotopiirteiden käyttö sisältöpohjaisessa kuvahaussa | |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 1999 |
Sivut: | 124 Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto |
Oppiaine: | Informaatiotekniikka (Tik-61) |
Valvoja: | Oja, Erkki |
Ohjaaja: | Laaksonen, Jorma |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark TF80 | Arkisto |
Avainsanat: | shape shape features shape retrieval feature extraction content-based image retrieval image database Self Organizing Map neural computing muoto muotopiirteet muotojen luokittelu piirreirrotus sisältöpohjainen kuvahaku kuvatietokannat itseorganisoiva kartta neuraalilaskenta |
Tiivistelmä (fin): | Työn tarkoituksena on tutkia muotopiirteiden käyttöä sisältöpohjaisessa kuvahaussa ja toteuttaa muotopiirteet PicSOM-nimiseen järjestelmään. PicSOMin käyttötarkoituksen ja rakenteen takia pääpaino on asetettu sellaisille piirteille, joiden avulla mielivaltaisista kohteista otetut kuvat voidaan indeksoida vakiomittaisilla piirrevektoreilla ja joissa euklidista etäisyyttä voidaan käyttää samanlaisuusmittana. Kirjallisuustutkimuksessa käydään läpi tunnetuimmat muodon esittämismenetelmät, jotka on julkaistu tieteellisissä lehdissä sekä konferenssijulkaisuissa. Tämän pohjalta valitaan muutamia menetelmiä, jotka eivät vaadi kuvien segmentointia. Valitut menetelmät sisältävät sekä lokaaleja että globaaleja muotopiirteitä. Lokaaleista piirteistä tutkitaan Sobelin operaattoreiden avulla laskettua reunasuuntahistogrammia ja sen variaatioita. Globaaleista piirteistä tutkitaan reunakuvan ja sen polaarimuunosten magnitudispektreistä saatuja piirteitä. Valittujen menetelmien toimintaa testataan sekalaisia kuvia sisältävällä tietokannalla, jossa on 4350 kuvaa. Saatujen tulosten pohjalta voidaan päätellä, että sekä lokaali että globaali kuvainformaatio on tärkeää indeksoinnin kannalta. Lisäksi kuvatietokannan sisältö vaikuttaa oleellisesti muotopiirteiden valintaan. Tulokset myös tukevat arviota, että sekalaisten kuvien tietokannassa rotaatio-, translaatio- ja skaalausinvarianssien vaatiminen piirteiltä ei välttämättä ole eduksi. Tutkituista menetelmistä parhaiten toimivat reunakuvan magnitudispektristä muodostettu piirrevektori ja reunasuunnista muodostettu yhteismatriisiesitys. Luotettavuusanalyysin perusteella piirteiden erottelukyky on samaa luokkaa, mutta PicSOM-järjestelmässä magnitudispektristä muodostettu piirre toimii hieman paremmin testatulla kuvatietokannalla. |
ED: | 1999-10-19 |
INSSI tietueen numero: 14898
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI