Vyhledávání obrazu na základě podobnosti
Loading...
Date
Authors
Harvánek, Martin
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
V práci sú implementované metódy: kruhových sektorov, momentov farieb, vektoru spojitych farieb a Gáborových filtrov, ktoré sú založené na obrazových charakteristikách nízkej úrovne. Tieto metódy boli vyhodnotené po nájdení optimálnych parametrov. Hľadanie optimálnych parametrov metód je realizované pomocou presnosti klasifikácie učiacich sa algoritmov a operátora krížová validácia v programe RapidMiner. Implementované metódy sú hodnotené na základe celkovej priemernej precíznosti nad množinou obrazov s desiatimi kategóriami - starodávne budovy, pláž, autobus, dinosaurus, slon, kvet, jedlo, kôň, hora, domorodci. Implementovanou modifikáciou (farebný priestor HSB + štatistická funkcia median) metódy kruhových sektorov je dosiahnutá o 8 % vyššia presnosť klasifikácie ako pôvodna metóda uvedená v literatúre. Kombináciou metód momentov farieb, kruhových sektorov a Gáborových filtrov s pridelenými váhovými koeficientami, bol dosiahnutý najlepší výsledok celkovej priemernej precíznosti na úrovni 70,48 % zo všetkých implementovaných metód.
There are these methods implemented: circular sectors, color moments, color coherence vector and Gabor filters, they are based on low-level image features. These methods were evaluated after their optimal parameters were found. The finding of optimal parameters of methods is done by measuring of classification accuracy of learning operators and usage of operator cross validation on images in program RapidMiner. Implemented methods are evaluated on these image categories - ancient, beach, bus, dinousaur, elephant, flower, food, horse, mountain and natives, based on total average precision. The classification accuracy result is increased by 8 % by implemented modification (HSB color space + statistical function median) of original method circular sectors. The combination of methods color moments, circular sectors and Gabor filters with weighted ratio gives the best total average precision at 70,48 % and is the best method among all implemented methods.
There are these methods implemented: circular sectors, color moments, color coherence vector and Gabor filters, they are based on low-level image features. These methods were evaluated after their optimal parameters were found. The finding of optimal parameters of methods is done by measuring of classification accuracy of learning operators and usage of operator cross validation on images in program RapidMiner. Implemented methods are evaluated on these image categories - ancient, beach, bus, dinousaur, elephant, flower, food, horse, mountain and natives, based on total average precision. The classification accuracy result is increased by 8 % by implemented modification (HSB color space + statistical function median) of original method circular sectors. The combination of methods color moments, circular sectors and Gabor filters with weighted ratio gives the best total average precision at 70,48 % and is the best method among all implemented methods.
Description
Keywords
Metrika podobnosti, charakteristiky obrazu, vektor spojitých farieb, kruhové sektory, momenty farieb, Gáborove filtre, presnosť klasifikácie, krížová validácia, Similarity metrics, image features, color coherence vector, circular sectors, color moments, Gabor filters, classification accuracy, cross validation
Citation
HARVÁNEK, M. Vyhledávání obrazu na základě podobnosti [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Kamil Vrba, CSc. (předseda)
doc. Ing. Anna Přibilová, Ph.D. (místopředseda)
doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (člen)
Ing. Radomír Svoboda, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Jan Hajný, Ph.D. (člen)
Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2014-06-12
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení