Модель и алгоритмы поиска изображений в графических базах данных на основе теории активного восприятия
Диссертация
Практическая ценность работы заключается в повышении эффективности средств автоматизированной обработки и поиска изображений в графических базах данных. Предложенные методы поиска можно применять в системах технического зрения, системах контроля качества продукции приборостроения, системах распознавания образов, системах управления и поиска изображений в базах данных. Разработанные… Читать ещё >
Список литературы
- Гейтс, Б. Бизнес со скоростью мысли / Б. Гейтс. — 2-е изд., исправленное. -М.: ЭКСМО-Пресс, 2001. — 480 с.
- Google Scholar Электронный ресурс]. Режим доступа: http://scholar.google.ru/ (дата обращения: 19.07.12).
- Демидов, В.Е. Как мы видим то, что видим / В. Е. Демидов. 2-е изд. — М.: Знание, 1987.-242 с.
- Grosky, W. An image data model / W. Grosky, P. Stanchev // In Proceedings of Advances in Visual Information Systems: 4th International Conference. 2000. -Pp. 227−243.
- Safar, M. Image retrieval by shape: a comparative study / M. Safar, C. Shahabi, X. Sun // IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2000. — Vol. 1. -Pp. 141−144.
- Rubner, Y. A Metric for Distributions with Applications to Image Databases / Y. Rubner, C. Tomasi, L. Guibas // In Proceedings of the Sixth International Conference on Computer Vision, IEEE Computer Society. 1998. — P. 59.
- Гонсалес, P. Цифровая обработка изображений / P. Гонсалес, P. Вудс. M.: Техносфера, 2005. — 1072 с.
- Color space // Wikipedia, the free encyclopedia Электронный ресурс]. Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Color space (дата обращения: 14.07.12).
- Marshall, S. Advances in nonlinear signal and image processing / S. Marshall, G.L. Sicuranza. New York, USA: Hindawi Publishing Corporation, 2006. — 361 pp.
- Color-based image retrieval using compact binary signatures: technical report TR 01−08 / Chitkara V. University of Alberta Edmonton, 2001.
- Strieker, M. Color indexing with weak spatial constraint / M. Strieker, A. Dimai // SPIE Conference on Visual Communications. 1996. — Vol. 2670. -Pp. 29−40.
- Strieker, M. Spectral со variance and fuzzy regions for image indexing / M. Strieker, A. Dimai // Machine Vision and Applications. 1997. — Vol. 10, no. 2. -Pp. 66−73.
- Swain, M J. Color indexing / M.J. Swain, D.H. Ballard // International Journal of Computer Vision. 1991. — Vol. 7, no. 1. — Pp. 11 -32.
- Smith, J.R. Single color extraction and image query / J.R. Smith, S.-F. Chang // International Conference on Image Processing (ICIP-95). 1995. — Vol. 3. — Pp. 528 531.
- Long, F. Fundamentals of content-based image retrieval / F. Long, H. Zhang, D. Feng // Multimedia Information Retrieval and Management. 2003. — Pp. 1−26.
- Pass, G. Histogram refinement for content-based image retrieval / G. Pass, R. Zabih // IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, 1996. Pp. 96−102.
- Hancock, P.J. The principal components of natural images / P.J. Hancock, R.J. Baddeley, L.S. Smith // Network. 1992. — Vol. 3. — Pp. 61−70.
- Strieker, M. Similarity of color images / M. Strieker, M. Orengo // Storage and Retrieval for Image and Video Databases (SPIE). 1995. — Pp. 381−392.
- Стандарт MPEG-7: Дескриптор доминантного цвета Электронный ресурс]. Режим доступа: http://book.itep.ru/2/25/mpeg 7. htm, (дата обращения: 14.07.12).
- Histogram // Wikipedia, the free encyclopedia Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://en.wikipedia.Org/wiki/Histog:ram#Cumulativehistogram (дата обращения: 14.07.12).
- Haralick, R. Textural features for image classification / R. Haralick, K. Shanmugam, I. Dienstein // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 1973. — Vol. 3, no. 6. — Pp. 610−621.
- Askoy, S. Content-based image database retrieval using variances of gray level spatial dependencies / S. Askoy, R. Haralick // IAPR International Workshop on Multimedia Information Analysis and Retrieval. 1998. — Vol. 1464. — Pp. 3−19.
- Howarth, P. Evaluation of texture features for content-based image retrieval / P. Howarth, S. Ruger // Proceedings of CIVR'04. 2004. — Pp. 326−334.
- Tamura, H. Textural features corresponding to visual perception / H. Tamura, S. Mori, T. Yamawaki // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. -1978. Vol. 8. — Pp. 460−473.
- Howarth, P. Robust texture features for still image retrieval / P. Howarth, S. Ruger // IEEE Proceedings of Vision, Image and Signal Processing. 2005. -Vol. 152.-Pp. 868−874.
- Mallat, S.G. A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation / S.G. Mallat // Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989. — Vol. 11, no. 7. — Pp. 674−693.
- Burt, P.J. The laplasian pyramid as a compact image code / P.J. Burt, E.H. Adelson // IEEE Transactions on Communications. 1983. — Vol. COM-31, no. 4.-Pp. 532−540.
- Thyagarajan, K.S. A maximum likelihood approach to texture classification using wavelet transform / K.S. Thyagarajan, T. Nguyen, C.E. Persons // IEEE International Conference on Image Processing (ICIP-94). 1994. — Vol. 2. — Pp. 640 644.
- Balmelli, L. Wavelet domain features for texture description, classification and replicability analysis / L. Balmelli, A. Mojsilovic // IEEE International Conference on Image Processing (ICIP-99). 1999. — Vol. 4. — Pp. 440−444.
- Manjunath, B.S. Texture features for browsing and retrieval of image data / B.S. Manjunath, W.Y. Ma // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996. — Vol. 18, no. 8. — Pp. 837−842.
- Manjunath, B.S. A texture descriptor for browsing and similarity retrieval / B.S. Manjunath, P. Wu, S. Newsam // Signal Processing Image Communication. -2000. Vol. 16, no. 1−2. — Pp. 33−43.
- Ma, W.Y. Texture features and learning similarity / W.Y. Ma, B.S. Manjunath // IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR-1996). 1996. — Pp. 425−430.
- Sebe, N. Wavelet based texture classification / N. Sebe, M. Lew // International Conference on Pattern Recognition. 2000. — Vol. 3. — Pp. 959−962.
- Borgne, H. Representation of images for classification with independent features / H. Borgne, A. Guerin-Dugue, A. Antoniadis // Pattern Recognition Letters. 2004. — Vol. 25. — Pp. 141−154.
- Snitkowska, E. Independent component analysis of textures in angiography images / E. Snitkowska, W. Kasprzak // Computational Imaging and Vision. 2006. -Vol. 32.-Pp. 367−372.
- Bell, A.J. The «independent components» of natural scenes are edge filters / A.J. Bell, T.J. Sejnowsky // Vision Research. 1997. — No. 37. — Pp. 3327−3338.
- Hateren, J.H. Independent component filters of natural images compared with simple cells in visual cortex / J.H. Hateren, A.V. Schaaf // Transactions of Royal Society of London. 1998. — Vol. 265. — Pp. 359−366.
- Шапиро, JI. Компьютерное зрение / JI. Шапиро, Дж. Стокман. М.: Бином, 2006. — 752 с.
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. М.: Техносфера, 2006. — 616 с.
- Freeman, H. In computer processing of line-drawing images / H. Freeman // ACM Computing Surveys (CSUR). 1974. — Vol. 6. — Pp. 57−97.
- Livarinen, J. Shape recognition of irregular objects / J. Livarinen, A. Visa // SPIE 2904 on Intelligent Robots and Computer Vision XV: Algorithms, Techniques, Active Vision, and Materials Handling. 1996. — Pp. 25−32.
- Sajjanhar, A. A grid based shape indexing and retrieval method / A. Sajjanhar, G.A. Lu // Australian Computer Journal. 1997. — Vol. 29. — Pp. 131−140.
- Ни, M.-K. Visual pattern recognition by moment invariants / M.-K. Hu // IEEE Transactions on Information Theory. 1962. — Vol. 8. — Pp. 179−187.
- Zakaria, M. Fast algorithm for the computation of moment invariants / M. Zakaria, L. Vroomen, P. Zsombor-Murray // Pattern Recognition. 1987. -Vol. 20, no. 6.-Pp. 639−643.
- Khotanzad, A. Invariant image recognition by Zernike moments / A. Khotanzad, Y.H. Hong // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1990. — Vol. 12. — Pp. 489−497.
- Lin, T.-W. A comparative study of zernike moments / T.-W. Lin, Y.-F. Chou // IEEE International Conference on Web Intelligence (WF03). 2003. — Pp. 516−519.
- Teague, M. Image analysis via the general theory of moments / M. Teague // Journal of the Optical Society of America. 1980. — Vol. 70, no. 8. — Pp. 920−930.
- Lowe, D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints / D.G. Lowe // International Journal of Computer Vision. 2004. — Vol. 60, no. 2. -Pp. 91−110.
- Scale-invariant feature transform // Wikipedia, the free encyclopedia Электронный ресурс]. Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant feature transform (дата обращения: 14.07.12).
- Bay, Н. SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). 2008. — Vol. 110, no. 3. -Pp. 346−359.
- Гессиан функции // Wikipedia, the free encyclopedia Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/TeccHaH функции (дата обращения: 14.07.12).
- Mehtre, В.М. Shape measures for content based image retrieval: A comparison / B.M. Mehtre, M.S. Kankanhalli, W.F. Lee // Information Processing and Management. 1997. — Vol. 33. — Pp. 319−337.
- Fox, E.A. Combination of multiple searches / E.A. Fox, J.A. Shaw // 2nd Text Retrieval Conference (TREC-2). National Institute of Standards and Technology Special Publication 500−215, 1994. — Pp. 243−252.
- Васильева, H.C. Построение и комбинирование признаков в задаче поиска изображений по содержанию: диссертация кандидата технических наук: 05.13.11 / Васильева Наталья Сергеевна. СПб, 2010. — 164с.
- Ortega, M. Supporting similarity queries in MARS / M. Ortega, Y. Rui, K. Chakrabarti // MULTIMEDIA '97: Proceedings of the fifth ACM international conference on Multimedia. New York, USA: ACM, 1997. — Pp. 403−413.
- Guerin-Dugue, A. Image retrieval: a first step for a human centered approach / A. Guerin-Dugue, S. Ayache, C. Berrut // Joint Conference of ICI, CSP and PRCM. -2003.-Pp. 21−25.
- Santini, S. Exploratory Image Databases / S. Santini. Academic Press, 2001. — 512 pp.
- Content-based image retrieval // Wikipedia, the free encyclopedia Электронный ресурс]. Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Content-based image retrieval (дата обращения: 14.07.12).
- Long, F. Fundamentals of content-based image retrieval / F. Long, H. Zhang, D. Feng // Multimedia Information Retrieval and Management. 2003. — Pp. 1−26.
- Rui, Y. Image Retrieval: Current techniques, promising directions and open issues / Y. Rui, Th.S. Huang, S.-F. Chang // Journal of Visual Communication and Image Representation. 1999. — V. 10. — Pp. 39−62.
- Zhuang, Y. Apply Semantic Template to Support Content-Based Image Retrieval / Y. Zhuang, X. Liu, Y. Pan // Procceeding of IS&T and SPIE Storage and Retrieval for Media Databases. 2000. — Pp. 23−28.
- Naqa, I. Image Retrieval Based on Similarity Learning / I. Naqa, M. Wernick, Y. Yang // Proceedings of International Conference on Image Processing. 2000. -V. 3.-Pp. 722−725.
- Niblack, W. The QBIC project: Querying images by content, using color, texture, and shape / W. Niblack, R. Barber, W. Equitz // Proceedings of Storage and Retrieval for Image and Video Databases (SPIE). 1993. — Pp. 173−187.
- Flickner, M. Query by image and video content: the QBIC system / M. Flickner, H. Sawhney, W. Niblack // Intelligent multimedia information retrieval. 1997.-Pp. 7−22.
- Smith, J. VisualSEEk: a fully automated content-based image query system / J. Smith, S. Chang // Proceedings of the fourth ACM international conference on Multimedia. ACM Press New York, USA, 1997. — Pp. 87−98.
- Smith, J.R. An image and video search engine for the World-Wide Web / J.R. Smith, S.-F. Chang // Proc. SPIE. 1997. — Vol. 3022. — Pp. 84−95.
- Ma, W.Y. NeTra: A toolbox for navigating large image databases / W.Y. Ma, B. Manjunath // Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing. 1997. — Pp. 568−571.
- Manjunath, B.S. Image processing in the alexandria digital library project / B.S. Manjunath // IEEE International Forum on Research and Technology Advances in Digital Libraries. 1998. — Pp. 180−187.
- Huang, T.S. Multimedia analysis and retrieval system (MARS) project / T.S. Huang, S. Mehrotra, K. Ramchandran // Proceedings of 33rd Annual Clinic on Library Application of Data Processing. 1996.
- Ortega, M. Supporting similarity queries in MARS / M. Ortega, Y. Rui, K. Chakrabarti // MULTIMEDIA '97: Proceedings of the fifth ACM international conference on Multimedia. New York, USA: ACM, 1997. — Pp. 403−413.
- Система Img (Anaktisi) Электронный ресурс]. Режим доступа: http://orpheus.ee.duth.gr/anaktisi/ (дата обращения: 14.07.12).
- Система MFIRS Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.pilevar.com/mfirs/index.php (дата обращения: 14.07.12).
- Система CIRES Электронный ресурс]. Режим доступа: http://amazon.ece.utexas.edu/~qasim/cires.htm (дата обращения: 14.07.12).
- Система Tiltomo Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tiltomo.com/ (дата обращения: 14.07.12).
- Система INRIA Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www-rocq.inria.fr/cgi-bin/imedia/circario.cgi/v2std (дата обращения: 14.07.12).
- Система Alipr Электронный ресурс]. Режим доступа: http://alipr.com/ (дата обращения: 14.07.12).
- Система Viper Электронный ресурс]. Режим доступа: http://viper.unige.ch/demo/php/demo.php (дата обращения: 14.07.12).
- Retrievr Электронный ресурс]. Режим доступа: http://labs.systemone.at/retrievr/ (дата обращения: 14.07.12).
- Gelasca, Е. CORTINA: Searching, а 10 Million + Images Database Электронный ресурс] / Е. Gelasca, P. Ghosh, E. Moxley // Vision Research Lab. -Режим доступа: http://vision.ece.ucsb.edu/publications/elisaVLDB 2007. pdf (дата обращения: 14.07.12).
- Wang, J.Z. Content-based image indexing and searching using Daubechies wavelets / J.Z. Wang, G. Wiederhold, O. Firschein // International Journal of Digital Libraries. 1998. — Vol. 1, no. 4. — Pp. 311−328.
- Google Images Электронный ресурс]. Режим доступа: http://images.google.com/ (дата обращения: 14.07.12).
- TinEye Reverse Image Search Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tineye.com/ (дата обращения: 14.07.12).
- Утробин, В. А. Информационные модели системы зрительного восприятия для задач компьютерной обработки изображений: учеб. пособие / В. А. Утробин. Нижний Новгород: НГТУ, 2001. — 234 с.
- Anil, К. Statistical pattern Recognition: A Review / К. Anil, P. Duin // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2000. — No. 1. — Vol. 22.
- Поспелов, Д.А. Искусственный интеллект / Д. А. Поспелов // Модели и методы: Справочник. М.: Радио и связь, 1990. — Т. 2. — 304 с.
- An Analysis of resent Work on Clustering Algoritms: technical report / Fasulo D. Department of Computer Science & Engineering university of Washington, 1999. — P. 2−13.
- Обобщенные методы кластерного анализа Электронный ресурс] // SPC-consulting. StatSoft Russia. Режим доступа: http://www.spc-consulting.ru/DMS/intro cl. htm (дата обращения: 14.07.12).
- Лапко, В.А. Нелинейные непараметрические коллективы решающих правил / В. А. Лапко, Р. В. Бадмаев, А. Н. Капустин // Вестник КрасГУ. «Физико-математические науки», 2006. -№ 4. С. 102−108.
- Воронцов, К.В. Лекции по статистическим (байесовским) алгоритмам классификации Электронный ресурс] / К. В. Воронцов // ВЦ РАН, Москва. -Режим доступа: http://www.ccas.ru/voron/download/Bayes.pdf (дата обращения: 14.07.12).
- Романов, П.В. Интеллектуальные, информационные системы в экономике / П. В. Романов // Учеб. пособие: под ред. д.э.н. проф. Н. П. Тихомирова. М.: «Экзамен», 2003. — 496 с.
- Гончаров, М. Модифицированный древовидный алгоритм Байеса для решения задач классификации Электронный ресурс] / М. Гончаров // Speilabs company, 2007. Режим доступа: http://www.spellabs.ru/download/AugmentedNaiveBayes.pdf (дата обращения: 14.07.12).
- Дюк, В. Data Mining состояние проблемы, новые решения Электронный ресурс] / В. Дюк // С.-Петербург, инстит. информат. и автоматиз. РАН. — Режим доступа: http://freelance4.narod.ru/DM.htm (дата обращения: 14.07.12).
- Воронцов, К.В. Лекции по методу опорных векторов Электронный ресурс] / К. В. Воронцов // ВЦ РАН, Москва. Режим доступа: http://www.ccas.ru/voron/download/SVM.pdf (дата обращения: 14.07.12).
- Утробин, В.А. Физические интерпретации элементов алгебры изображений / В. А. Утробин // Успехи физических наук (УФН). 2004. -Т. 174, № 10.-С. 1089−1104.
- Утробин, В.А. Компьютерная обработка изображений. Принятие решений в пространстве эталонов: учеб. пособие / В. А. Утробин. Нижний Новгород: НГТУ, 2004.-221 с.
- Переберин, A.B. Многомасштабные методы синтеза и анализа изображений: автореферат диссертации кандидата физико-математических наук: 05.13.17 / Переберин Антон Валерьевич. Москва, 2002. — 23 с.
- Web crawler Электронный ресурс] // Wikipedia, the free encyclopedia. -Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Webcrawler (дата обращения: 23.01.2013).
- PostgreSQL Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.postgresql.org/ (дата обращения: 23.01.2013).
- WeSEE Search Электронный ресурс]. Режим доступа: http://wesee.com/дата обращения: 23.01.2013).иложение А. Акты о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы1. is^n
- Члены комиссии: ^ «Сухов Д.А.-- Исаев C.B.1. УТВЕРЖДАЮ8,1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Десятникова Игоря Евгеньевича
- Модель и алгоритмы поиска изображений в графических базах данных на основе теории
- Зав. кафедрой вычислительных систем и технологий, активного восприятия"д.т.н., профессор1. В.В. Кондратьев