Н.С.Байгарова, Ю.А.Бухштаб, Н.Н.Евтеева, Д.А.Корягин

Введение

Предлагаемые подходы ориентированы на решение проблемы обеспечения доступа к современным электронным коллекциям изображений и видеоматериалов с использованием различных средств - как текстовых описаний, так и характеристик визуального содержания, простейших типа цветовой гаммы, и более сложных, связанных с распознаванием образов, наиболее интересных для предметной области.
До недавнегонего времени традиционным считался поиск визуальной информации, опирающийся на индексирование текстовых описаний, ассоциированных с изображением или фильмом. Однако поиск по названию, авторам, теме, словам описания содержания и по другой текстовой информации, ассоциированной с изображениями коллекции,  представляется недостаточным. Неоднозначность соответствия между визуальным содержанием и текстовым описанием снижает показатели точности и полноты поиска. 

Визуальные примитивы и механизм поиска по образцу

Для организации электронных библиотек, связанных с визуальными данными, требуются методы создания и использования поисковых образов, отражающих визуальное содержание изображений. Методы распознавания образов и  понимания сцены в настоящее время из-за отсутствия эффективных универсальных алгоритмов применяются в узких предметных областях. Современная универсальная технология доступа к коллекциям изображений связана с сопоставлением изображению набора визуальных примитивов (характеристик цвета, формы, текстуры, а для видео еще и параметров движения сцены и объектов) и определением количественной оценки близости изображений по значениям примитивов.

Визуальные примитивы - это характеристики изображения, которые автоматически вычисляются по оцифрованным визуальным данным, позволяют эффективно индексировать их и обрабатывать запросы с использованием визуальных свойств изображения. Поисковый образ изображения, сгенерированный из визуальных примитивов, невелик по размеру в сравнении с самим изображением и удобен для организации поиска. Вычисление подобия изображений заменяет принятую в традиционных СУБД операцию установления соответствия запросу. Хотя запросом в такой системе может быть описание набора примитивов,  более удобен запросный механизм поиска по образцу, когда система отыскивает изображения, визуально похожие на предоставленный образец. Система анализирует образец аналогично тому, как это делается при составлении поисковых образов изображений базы. Вычисление подобия изображения-образца изображениям коллекции осуществляется на основании сравнения значений отдельных визуальных примитивов, при этом система определяет меру их отличия, а затем сортирует изображения базы в соответствии с близостью к образцу по всем параметрам, с учетом указываемой в запросе степени важности каждого параметра. Поиск на таком уровне абстракции не предполагает идентификацию объектов. Скажем, если в качестве образца взято изображение собаки, то система будет искать изображения, похожие на образец по цветовой гамме, композиции, наличию определенных форм и т.п., но нет никакой гарантии, что среди них окажется изображение именно этого животного. Тем не менее, метод поиска по образцу на основании  визуальных примитивов представляется на сегодняшний день достаточно эффективным и универсальным средством доступа к коллекциям оцифрованных изображений.

3. Методы анализа изображений

Различными группами исследователей уже накоплен определенный опыт реализации алгоритмов, позволяющих автоматически описывать изображения в терминах простых вычислимых визуальных свойств, а также определять меру их отличия. Авторами  был подготовлен  обзор этих алгоритмов  [8].

Литература