Поиск похожих изображений |
Графическая информация | ||
<< Развитие графических навыков у детей с ограниченными возможностями здоровья | Виды графических изображений >> |
Автор: Chaos. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока информатики, скачайте бесплатно презентацию «Поиск похожих изображений.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 3428 КБ.
Сл | Текст | Сл | Текст |
1 | Поиск похожих изображений. Сравнение | 16 | изображения размера 4*4 Потом из них |
изображений. Вячеслав Колбасин. | выберем самые похожие размера 8*8 И так | ||
2 | Зачем это нужно? | далее Так быстрее, но все равно полный | |
3 | 1. Фильтрация пользовательского | перебор. Ошибки при существенно изменении | |
контента (1). Востребована везде, где | пропорций изображения метод | ||
пользователи могут размещать свои | непосредственно применим только для поиска | ||
изображения Особенно если владелец сайта | дубликатов. | ||
отвечает за добавленное пользователями | 17 | Что человек понимает под похожими | |
содержимое Надо проверять, что изображение | изображениями? Изображения (сцены) | ||
не оскорбляет общественную мораль не | определенных классов Фильтрация контента | ||
содержит запрещенной законом символики не | Изображения (сцены), содержащие объекты | ||
нарушает политику сайта, авторские права и | заданных классов Фильтрация контента | ||
психическое здоровье пользователей сайта. | Медицинские изображения Изображения | ||
4 | Кулинарный форум вегетарианцев. Есть | (сцены), содержащие объекты из заданного | |
кулинарный форум вегетарианцев с | набора Дополненная реальность Обнаружение | ||
интернет-магазином Пользователи могут | номеров машин Визуально похожие | ||
оставлять рецепты и изображения | изображения Поиск в интернет-магазине | ||
получившихся блюд Задача – защитить ресурс | Поиск по фотостоку Идентичные изображения | ||
от размещения рецептов и картинок, | Фотосток, проверка дубликатов. Схожие по | ||
неподобающего содержания Тексты можно | смыслу изображения. Визуально схожие | ||
фильтровать по словам, но что делать с | изображения. | ||
фотографиями? Что мы понимаем под | 18 | Визуально схожие изображения. | |
неподобающим содержанием? Фруктовый плов | Изображения, из которых получили образец | ||
Для приготовления фруктового плова | Изменены пропорции Часть изображения | ||
необходимы: - 2 стакана риса; - 100 грамм | удалена Изменен цвет Изображения, похожие | ||
сухофруктов; ……………………………. ……………………………. | на образец Картинка зрительно похожа, | ||
Через 30 минут у меня получился | совпадение объектов на ней не проверяется. | ||
замечательный продукт: Что здесь может | 19 | Признаки изображения. Сравнивать | |
быть неподобающего ? | попиксельно – неэффективно, нужны общие | ||
5 | Кулинарный форум вегетарианцев. Есть | признаки изображения По ним и будем вести | |
кулинарный форум вегетарианцев с | поиск Что может быть признаком Яркость | ||
интернет-магазином Пользователи могут | точек Цвет точек Типовые фрагменты | ||
оставлять рецепты и изображения | изображения («слова») Локальные | ||
получившихся блюд Задача – защитить ресурс | особенности изображения Как сравнивать | ||
от размещения рецептов и картинок, | признаки? Сравнивать гистограммы признаков | ||
неподобающего содержания Тексты можно | Сравнивать локализацию признаков на | ||
фильтровать по словам, но что делать с | изображении. | ||
фотографиями? Что мы понимаем под | 20 | Гистограммы яркостей. Переводим | |
неподобающим содержанием? Фруктовый плов | изображения в градации серого и строим | ||
Для приготовления фруктового плова | гистограмму яркостей точек Далее | ||
необходимы: - 2 стакана риса; - 100 грамм | гистограммы квантуем для уменьшения числа | ||
сухофруктов; ……………………………. ……………………………. | столбцов и сравниваем между собой. | ||
Через 30 минут у меня получился | 21 | Гистограммы цветов. Переводим | |
замечательный продукт: 1. Спам. Новый | изображения в цветовое пространство Lab и | ||
семинар: Проблемы и решения вывода денег в | строим гистограмму распределения компонент | ||
Нигерию в свете новинок законодательства | а, b Можно привести цвета изображения к | ||
Телефон для записи : 80-44-03. | палитре с малым числом цветов и строить | ||
6 | Кулинарный форум вегетарианцев. Есть | гистограмму по ней. | |
кулинарный форум вегетарианцев с | 22 | Гистограммы. Для сравнения гистограмм | |
интернет-магазином Пользователи могут | можно По столбцам вычесть одну гистограмму | ||
оставлять рецепты и изображения | из другой Посчитать сколько перемещений | ||
получившихся блюд Задача – защитить ресурс | потребуется, чтобы превратить одну | ||
от размещения рецептов и картинок, | гистограмму в другую Недостатки гистограмм | ||
неподобающего содержания Тексты можно | Признаки слишком общие и такие два | ||
фильтровать по словам, но что делать с | изображения будут считаться одинаковыми. | ||
фотографиями? Что мы понимаем под | 23 | Пирамиды гистограмм. Чтобы добавить | |
неподобающим содержанием? Фруктовый плов | пространственного разрешения разделим | ||
Для приготовления фруктового плова | изображение на части и будем для каждой из | ||
необходимы: - 2 стакана риса; - 100 грамм | них строить гистограмму. Уровень 0. | ||
сухофруктов; ……………………………. ……………………………. | Уровень 1. Уровень 2. А. Конушин. Лекции | ||
Через 30 минут у меня получился | по компьютерному зрению МГУ. | ||
замечательный продукт: 2. Неприемлемые | 24 | Метод выделения признаков «мешок | |
картинки. | слов». Адаптация метода анализа текстов, | ||
7 | Кулинарный форум вегетарианцев. Есть | использующего набор слов текста, без учета | |
кулинарный форум вегетарианцев с | синтаксических особенностей Как работает | ||
интернет-магазином Пользователи могут | Выделяем на изображении типовые фрагменты | ||
оставлять рецепты и изображения | Считаем частоту их встречаемости Это и | ||
получившихся блюд Задача – защитить ресурс | есть дескриптор изображений Что считать | ||
от размещения рецептов и картинок, | типовым фрагментом Часто зависит от | ||
неподобающего содержания Тексты можно | обучающей выборки Как правило – получаются | ||
фильтровать по словам, но что делать с | примитивы восприятия изображения ? | ||
фотографиями? Что мы понимаем под | (Fei-Fei, Perona – 2005). | ||
неподобающим содержанием? Фруктовый плов | 25 | Локальные особенности. Надо ли | |
Для приготовления фруктового плова | рассматривать все изображение для | ||
необходимы: - 2 стакана риса; - 100 грамм | сравнения? Нет, обычно достаточно | ||
сухофруктов; ……………………………. ……………………………. | посмотреть на несколько хорошо различимых | ||
Через 30 минут у меня получился | точек Характеристические точки Локальные | ||
замечательный продукт: 3. Неприемлемые | особенности Как определить эти области? Их | ||
объекты на картинках. | должно быть меньше числа пикселей на | ||
8 | 1. Фильтрация пользовательского | изображении Область должна быть локальной | |
контента (2). Для каждого изображения надо | Область должна быть значимой (при сдвиге | ||
проверить: Есть ли оно в базе запрещенных | области результат сравнения должен | ||
изображений Встречаются ли в нем | изменяться) Как сравнить изображения по | ||
запрещенные изображения Технически | областям? Найти схожие области на двух | ||
требуется Выделить на изображении ключевые | изображениях Найти преобразование, которое | ||
объекты Возможно придется сегментировать | их совмещает Посмотреть, удалось ли эти | ||
изображение Найти в базе запрещенных | точки совместить Если да, сравнить | ||
изображений картинки, похожие на ключевые | содержимое точек. | ||
объекты и на саму картинку. | 26 | Углы как локальные особенности. Что | |
9 | 2. Поиск товаров в интернет-магазине. | здесь можно выбрать как локальную | |
У пользователя есть фотография нравящегося | особенность ? Где окно можно сдвинуть так, | ||
ему предмета (куртки) и он хочет найти его | чтобы изображение внутри него осталось | ||
в нашем магазине. Технически надо найти по | неизменным? Координаты углов можно | ||
базе фотографий товаров наиболее похожие | определить детектором Харриса C. Harris, | ||
изображения и отобразить связанные с ними | M. Stephens “A Combined Corner and Edge | ||
страницы сайта. | detector” // Proc. of 4th Alvey Vision | ||
10 | 3. Приложения дополненной реальности. | Conference, p. 147-151, 1988. Окно анализа | |
Пользователь фотографирует на смартфон | можем сдвигать в любом направлении. Окно | ||
объект, например здание, и просит показать | анализа можем сдвигать вдоль линии. Окно | ||
информацию по нему Смартфон пересылает на | анализа не можем сдвигать никуда. | ||
сервер изображение и примерные координаты | 27 | Размер особенностей. Особенности | |
пользователя Система по ключевым точкам | детектора Нечувствителен к повороту | ||
ищет наиболее похожие фотографии в базе и | изображения Частично чувствителен к | ||
возвращает информацию по ним. Госпром | изменению яркости Чувствителен к изменению | ||
(укр. Держпром) — Дом Государственной | масштаба Угол в одном масштабе – линия в | ||
промышленности, построенный на центральной | другом Как определить размер особенности? | ||
площади города Харькова — площади | Выбрать радиус так, чтобы особенность | ||
Дзержинского (с 1996 года — площадь | помещалась целиком Обработать изображение | ||
Свободы). Памятник архитектуры в стиле | фильтром, выделяющим края Выбрать масштаб, | ||
конструктивизм, символ данного стиля. (и | чтобы отклик фильтра от двух краев | ||
далее описание из Wikipedia). | накладывался. Source: S. Lazebnik. | ||
11 | Другие применения. Фотосток Проверка | 28 | Размер особенностей (2). Свертываем |
авторства изображения Поиск по | изображение с фильтром разного масштаба | ||
изображениям фотостока нет ли такого же | Смотрим, на каком масштабе будет максимум | ||
изображения с иными пропорциями, | отклика. Можно ускорить используя метод | ||
удаленными частями, измененными цветами и | Difference of Gaussian D. Lowe | ||
другими изменениями Автоматическая | “Distinctive image features from | ||
классификация фотографий Сравнение, на | scale-invariant keypoints”, 2004 Выделение | ||
какое из типовых изображений больше всего | особенностей Выделяем точки детектором | ||
похоже данное Поиск похожего изображения, | Харриса Находим размер методом Difference | ||
но с приемлемой лицензией Нужна фотография | of Gaussian. Source: S. Lazebnik. | ||
офиса визуально похожая на найденную в | 29 | Дескриптор точки. Дескриптор должен | |
сети, но под свободной лицензией | быть инвариантен к повороту Используем | ||
Медицинские изображения По заданной | градиенты пикселей Для характеристической | ||
рентгенограмме найти другие | области Определим доминантное направление | ||
рентгенограммы, которые с диагностической | градиента, Повернем область так, чтобы | ||
точки зрения похожи на данную То есть, | градиент был направлен в одну сторону | ||
имеющие аналогичные особенности. | Приведем область к стандартному размеру | ||
12 | Что человек понимает под похожими | Строим дескриптор. | |
изображениями? Изображения (сцены) | 30 | Дескриптор SIFT. Вычислим градиент в | |
определенных классов Фильтрация контента | каждой точке Квантуем ориентации | ||
Изображения (сцены), содержащие объекты | градиентов по 8-ми направлениям Строим | ||
заданных классов Фильтрация контента | гистограмму направления градиентов Можем | ||
Медицинские изображения Изображения | разделить область сеткой 4х4 для учета | ||
(сцены), содержащие объекты из заданного | локальных особенностей Итого: 16 (4х4) | ||
набора Дополненная реальность Обнаружение | ячеек В каждой гистограмма 8 напралений = | ||
номеров машин Визуально похожие | 128 элементов. D. Lowe. Distinctive Image | ||
изображения Поиск в интернет-магазине | Features from Scale-Invariant Keypoints, | ||
Поиск по фотостоку Идентичные изображения | 2004. | ||
Фотосток, проверка дубликатов. Схожие по | 31 | Применение SIFT. Cравнение | |
смыслу изображения. Визуально схожие | дескрипторов двух изображений Сравнение | ||
изображения. | взаимного расположения дескрипторов на | ||
13 | Поиск дубликатов. (1). У одинаковых | двух изображениях Поиск зоны интереса на | |
изображений отличие между точками мало | изображении. Слесарев и др. Яндекс на | ||
Выразим отличие как среднеквадратичное | РОМИП 2010: Поиск похожих изображений и | ||
отклонение (СКО): Причем СКО неоднозначная | дубликатов, 2010. | ||
мера – эти изображения отличаются от | 32 | Поиск изображений по базе. Для | |
оригинала примерно одинаково. . | ускорения поиска можно использовать | ||
14 | Поиск дубликатов. (2). Что можно | kD-мерные деревья (kD-trees) Кластеризация | |
улучшить ? Дополнить СКО учетом свойства | + «инвертированный» индекс по дескриптору | ||
маскировки разной чувствительности глаза к | Locality Sensitive Hashing Спектральное | ||
разным частотам восприятие человеком цвета | хеширование Увы… не сегодня. | ||
(пространство Lab) Изображения сравнили, а | 33 | Реализация. Библиотека OpenCV Де-факто | |
как насчет поиска? Сравниваем искомое | стандарт в области обработки изображений и | ||
изображение со всеми в базе! Поиск будет | компьютерного зрения Свободная лицензия | ||
очень ресурсоемким и долгим Какова будет | Написана на С++, но портирована на Java, | ||
релевантность поиска ? Что будет, если | C#, Python Ограничено поддерживает | ||
изображение в базе будет немного сдвинуто? | использование GPU Очень хорошо | ||
А если мы изменим его цвет? А если немного | документирована VLFeat Более | ||
изменим пропорции? | специализированная библиотека для анализа | ||
15 | Поиск дубликатов. (3). Чтобы повысить | изображений Написана на С++, есть | |
скорость сравнения можно уменьшить размер | интерфейс к Matlab Нет поддержки работы с | ||
сравниваемых изображений Но до какого | устройствами видеозахвата. | ||
предела? Человек приемлемо распознает | 34 | Материалы. Замечательные курсы по | |
изображения размера 32*32 и 64*64 на | компьютерному зрению и обработке | ||
черно-белых изображениях Что делаем: | изображений МГУ им. Ломоносова | ||
Переводим в градации серого Яркость | http://courses.graphicon.ru/main/ Книга | ||
нормируем Все изображения масштабируем к | Richard Szeliski. Computer Vision: | ||
квадрату 1024 байт на изображение ? - все | Algorithms and Applications. | ||
равно много! A. Torralba, R. Fergus, W. T. | http://szeliski.org/Book/ Материалы по | ||
Freeman. 80 million tiny images: a large | OpenCV http://locv.ru – Русский перевод | ||
dataset for non-parametric object and | книги Learning OpenCV http://opencv.org – | ||
scene recognition, 2008. | сайт библиотеки. | ||
16 | Пирамиды изображений. Будем постепенно | 35 | Вопросы ? |
увеличивать размер изображения Отберем | |||
Поиск похожих изображений.ppt |
«Изображение в Word» - А еще существуют специальные программы, которые позволяют производить корректировки изображения. Тип линий. Выбор автофигуры. Рассмотрим на примере текстового редактора Microsoft Word. Для создание надписи. Работа с картинками в текстовом редакторе Microsoft Word. Выбор линий, стрелок, фигур. Панель инструментов – Настройка изображения.
«Построение изображения в тонкой линзе» - Собирающая линза предмет находится за двойным фокусом. Предмет, В месте пересечения мнимых лучей получаем изображение точки А. Изображение предмета : увеличенное, прямое, мнимое. Изображение предмета : уменьшенное, перевёрнутое. Таким же способом получаем изображение точки В. Продолжаем лучи после линзы в обратном направлении.
«Создание графических изображений» - Сравнительная характеристика растровой и векторной графики. Задание 4. Создать рисунок, состоящий из автофигур. Вставка рисунка из файла. Создание рисунка с помощью панели инструментов Рисование. Вставка ? Рисунок ? Из файла. Задание 2. Вставка картинки из коллекции Microsoft Word. Особенности создания векторного изображения в среде Word 2003.
«Редактирование изображений» - Исходное изображение Изображение после редактирования. Примеры рисунков. Программа элективного курса «Создание и редактирование изображений». Рисунки, выполненные средствами «Adobe Photoschop». Дискета. Просто «Пейзаж». Редактирование изображений. Исходная фотография.
«Изображения в ворде» - 5. В окне коллекция клипов ввести тему изображения. 6. Левой кнопкой мыши нажать на изображение, которое необходимо вставить. 1. Поставить курсор, где необходимо вставить изображение. 4. Нажмите левой кнопкой мыши ИЗ ФАЙЛА. Вставка изображения (из коллекции и из файла) в документ Word. 5. Выбрать папку, из которой необходимо вставить изображение.
«Изображение» - Сжатие изображений. Представление изображений. Далее, проверить соседние области на однородность и слить, где возможно. Кодирование в двоичные значения опустить. Диапазон значений серого – 0..255. Упражнения. Поиск по базе данных изображений. Примерная архитектура базы данных для изображений. Структуры баз данных для изображений.