Вибір методів для пошуку однакових або схожих зображень

2018;
: сс. 43 - 50
Автори: 
Верес О. М., Кісь Я. П., Кугівчак В. А., Рішняк І. В.

Національний університет «Львівська політехніка», Кафедра інформаційних систем та мереж, вул. С. Бандери, 12, Львів, 79013, Україна

E-mail: Oleh.M.Veres@lpnu.ua

Досліджено методи аналізу зображень. Описано методи індексації зображень для пошуку дублікатів зображень, а також методи пошуку схожих зображень, які ґрунтуються на визначенні ключових точок. Створено прототип системи та виконано тестування описаних методів. Результат аналізу став основою для проекту інформаційної системи реверсного пошуку схожих або ідентичних зображень.

  1. Shapiro L. Computer vision / L. Shapiro, G. Stockman / Washington University / 2006. – 752 р.
  2. Biloshchytskyy A. O. Efektyvnist metodiv poshuku zbihiv u tekstakh / A. O. Biloshchytskyy, O. V. Dikhtyarenko // Upravlinnya rozvytkom skladnykh system. – 2013. – No. 14.– Р. 144 – 147.
  3. Shozda N. S. Poysk yzobrazhenyy po teksturnym pryznakam v bolshykh bazakh dannykh / Naukovi pratsi Donetskoho derzhavnoho tekhnichnoho universytetu. Seriya: “Informatyka, kibernetyka ta obchyslyuvalna tekhnika”. No. 39. – Donetsk, 2002. – P. 182–187.
  4. Biloshchytskyy A. O. Optymizatsiya systemy poshuku zbihiv za dopomohoyu vykorystannya alhorytmiv lokalno chutlyvoho kheshuvannya naboriv tekstovykh danykh / A. O. Biloshchytskyy, O. V. Dikhtyarenko // Upravlinnya rozvytkom skladnykh system. – 2014. – No. 19. – P. 113–117.
  5. Alcantarilla P. F. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces / P. F. Alcantarilla, J. Nuevo, A. Bartoli // British Machine Vision Conference (BMVC), – 2013.
  6. Grewenig S. Cyclic Schemes for PDEBased Image Analysis / S. Grewenig, J. Weickert, C. Schroers, A. Bruhn // International Journal of Computer Vision, 2013.
  7. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, Computer Vision / [E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski]; (ICCV), IEEE International Conference. – 2011. – С. 2564–2571.
  8. Rosten E. Machine learning for high-speed corner detection / E. Rosten, T. Drummond // 9th European Conference on Computer Vision (ECCV), – 2006. – С. 430–443.
  9. Yang X. LDB: An ultra-fast feature for scalable augmented reality / X. Yang, K. T. Cheng // In IEEE and ACM Intl. Sym. on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), – 2012. – С. 49–57.
  10. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features / [M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, P. Fua] //11th European Conference on Computer Vision (ECCV), – 2010. – С. 778 – 792.
  11. Leutenegger S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints / S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart. – 2011. – С. 2548 – 2555.
  12. Lytvyn V. V. Proektuvannya informatsiynykh system: navch. posib. / V. V. Lytvyn, N. B. Shakhovska. – Lviv: Novyy svit – 2000, 2015. – 380 p.
  13. Ékkel B. Fylosofyya Java: Byblyoteka prohrammysta. – SPb.: Pyter, 2001. – 980 p.
  14. Mashnyn T. JavaFX 2.0. Razrabotka RIA prylozhenyy. – BKHVPeterburh, 2012. – 320 p.
  15. Dévys M. Yzuchaem PHP y MySQL / M. Dévys, Dzh. Fyllyps. – M.: Symvol-Plyus, 2008. – 442 p.
  16. Bernard V. KH. JDBC: Java y bazy dannykh. M.: Yzd. “Lory”, 1999. – 324 p.
  17. Gamma E. Methods of object-oriented design. Design Patterns. St. Petersburg: Publishing House “Peter”, 2007. – 366 p.
  18. Shyldt H. Yskusstvo prohrammyrovanyya na JAVA / H. Shyldt, D. Kholms. – M.: Yzd. dom “Vylyams”, 2005. – 336 p.