Разработка и реализация математической модели графической поисковой системы

• Автор: Мирошкин, Алексей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 118 с. : ил.

Список иллюстраций

Список таблиц

ГЛАВА 1. Анализ задачи построения поисковой системы по содержанию изображений

1.1. Введение в поиск изображений по содержанию

1.1.1. Области применения

1.1.2. Типы поиска по содержанию изображений

1.2. Понятие поисковой системы и принципы поиска информации

1.2.1. Булевская модель

1.2.2. Векторная модель

1.2.3. Вероятностная модель

1.3. Вопросы описания и обработки изображений

1.3.1. Цвет
1.3.2. Применение линейных фильтров для обработки изображений
1.3.3. Определение границ объектов на изображении
1.3.4. Текстура
1.4. Поиск на основе графических примитивов
1.4.1. Цветовые характеристики
1.4.2. Характеристики текстуры
1.4.3. Характеристики контура

1.5. Обзор поисковых систем по содержанию изображений
1.5.1. Excalibur Visual RetrievalWare
1.5.2. ImageFinder
1.5.3. IMatch
1.5.4. QBIC
1.5.5. VIR Image Engine
1.6. Парадигма контекстно-зависимого распознавания
1.7. Выводы
ГЛАВА 2. Модель поисковой системы
2.1. Математическая модель поисковой системы
2.2. Анализ изложенной модели
2.3. Методы построения числового описания графического
объекта
2.3.1. Модифицированный алгоритм arch height
2.3.2. Алгоритм SDBMA
2.4. Заключение
ГЛАВА 3. Архитектура поисковой системы
3.1. Общая архитектура
3.2. Методы индексации и поиска
3.3. Операции над поисковым запросом
3.4. Построение распределенной поисковой системы
3.4.1. Построение распределенного индекса
3.4.2. Модель распределенной поисковой системы
3.5. Заключение
ГЛАВА 4. Реализация поисковой системы
4.1. Функциональность ПС

4.2. Архитектура программной реализации
4.3. Обсуждение программной реализации
4.4. Анализ результатов работы поисковой системы
4.4.1. Анализ затрат памяти
4.4.2. Анализ качества поиска
4.5. Заключение
Заключение
Библиография

ка собирать некоторые компоненты изображения в единое целое и воспринимать их именно как целое. К примеру, группировкой объясняется оптическая иллюзия Мюллера-Лайера (см. рисунок 1.11), т.к. зрительная система воспринимает горизонтальные линии не как отдельные объекты, а как компоненты стрелок. Важную роль играет и понятие гештальтквалиата - совокупности внутренних отношений, которые делают гештальт целым. Были попытки описать набор правил, по которым элементы изображений будут группироваться и восприниматься как единое целое, была сделана попытка построить алгоритмы использования этих правил [55].
Можно привести примеры систем распознавания и компьютерного зрения, которые весьма эффективны в узкой области применения, но на данный момент не существует удовлетворительно функционирующих систем распознавания общего назначения. Здесь уместна аналогия с шахматными программами, которые играют на хорошем уровне с людьми в шахматы, но бессмысленно пытаться играть с этой же программой в шашки или домино.
Проблема заключается в том, что системы распознавания общего назначения не располагают информацией о контексте распознавания, в отличии от специализированных систем. Более того, кроме знания текущего контекста необходимо иметь иерархию контекстов, информацию о предметах окружающего мира и се-