Image Search Algorithm in Local Data Base

Bodrov, Oleg A.; Tarasov, Andrey S.; Tarasova, Valentina Yu.; Bodrova, Irina

doi:10.1109/meco.2019.8759996

Cited by 4 publications

(2 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Крім цього спостерігаються проблеми з ефективністю розрізнення схожих зображень. Наявність цих двох основних причин (з урахуванням проблем Big Data і дублюванням зображень) призводить до неефективної роботи сервісів пошуку зображень [16][17][18][19]. Що в свою чергу обумовлює неефективність роботи систем управління сховищами зображень в цілому.…”

Section: вступunclassified

Розробка Інваріантної Моделі Цифрового Зображення Для Швидкого Пошуку У Сховищах Даних

Смеляков¹,

Chuprina²,

Sandrkin³

et al. 2021

zhnups

View full text Add to dashboard Cite

У статті пропонується нова модель цифрового зображення, яка розробляється для можливості швидкого і стійкого пошуку зображень в сучасних великих архівах і сховищах даних. Головна особливість моделі полягає в тому, що вона є інваріантною до більшості найбільш поширених перетворень формату файлу зображення і самого зображення. Відносно перетворень афінної групи, градаційної корекції, підвищення різкості та інших змін яскравості і контрастності зображення. Інваріантність забезпечує стійкість застосування моделі в умовах перетворень зображення. Висока швидкість пошуку досягається за рахунок використання порівняно невеликого стандартного пошукового шаблону зображення.

show abstract

Section: вступunclassified

Розробка Інваріантної Моделі Цифрового Зображення Для Швидкого Пошуку У Сховищах Даних

Смеляков¹,

Chuprina²,

Sandrkin³

et al. 2021

zhnups

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…До таких моделей і методів пред'являється ряд вимог. Найголовніше, вони повинні працювати швидко [16][17][18]. Вони повинні забезпечувати пошук в реальному масштабі часу незалежно від розміру сховища зображень.…”

Section: вступunclassified

Розробка Методу Швидкого Пошуку Цифрового Зображення У Сховищах Даних

Смеляков¹,

Sandrkin²,

Товчиречко³

et al. 2021

soi

View full text Add to dashboard Cite

На основі аналізу моделей і принципів роботи сучасних пошукових сервісів, пов'язаних з порівнянням і пошуком зображень, в статті запропоновано шаблон зображення кратної довжини, ефективний алгоритм порівняння шаблонів двох зображень і оцінювання міри схожості цих зображень, модель зберігання і пошуку зображень на основі використання шаблонів, метод швидкого пошуку зображення у сховищі, на основі використання шаблону. З урахуванням запропонованої моделі зображення, інваріантної до найбільш поширених перетворень зображень, запропоновані моделі і методи в комплексі дозволяють ефективно вирішити проблему пошуку зображень у сховищі великих даних по критеріях точності і часу. З урахуванням можливих трансформацій і дублювання зображень, наявності великої кількості схожих зображень і проблем великих даних. На основі використання запропонованих моделей і методів розроблено сервіс пошуку зображень по зображенню. За допомогою цього сервісу поставлена серія більш ніж з 1000 пошукових експериментів у сховищі, де знаходиться більше 100000 зображень. В результаті була підтверджена ефективність запропонованого методу за критеріями точності і швидкості пошуку.

show abstract