пошук зображень на основі вмісту

Об’єктом дослідження є процес організації сховища дескрипторів у системах пошуку зображень на основі вмісту. Предметом дослідження є метод чисельної оптимізації кластеризації дескрипторів у багатовимірному просторі. Метою даної роботи є розроблення методу оптимізації кластеризації в моделі Багатовимірний Куб для підвищення ефективності пошуку. Основна ідея полягає у забезпеченні рівномірного розподілу дескрипторів між кластерами шляхом коригування меж інтервалів у кожному вимірі, що дозволяє зменшити дисбаланс наповненості кластерів і покращити швидкодію пошуку.

Finding similar images on a visual sample is a difficult AI task, to solve which many works are devoted. The problem is to determine the essential properties of images of low and higher semantic level. Based on them, a vector of features is built, which will be used in the future to compare pairs of images. Each pair always includes an image from the collection and a sample image that the user is looking for. The result of the comparison is a quantity called the visual relativity of the images. Image properties are called features and are evaluated by calculation algorithms.