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空間關係分類以及相似性量測之 範用結構

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空間關係分類以及相似性量測之 範用結構 - PowerPoint PPT Presentation


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空間關係分類以及相似性量測之 範用結構. A General Framework For Classification and Similarity Measure of Spatial Relationship. 研究生:洪宗賢 指導教授:蔣依吾 博士 國立中山大學資訊工程學系. Symbol-Based. 以文字當搜尋鍵值 Google 影像搜尋系統 : 缺點 : 意義含糊、耗費大量人力註解. 2. Content-Based Image Retrieval (CBIR). Color Histogram

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slide1

空間關係分類以及相似性量測之

範用結構

A General Framework For Classification and Similarity Measure of Spatial Relationship

研究生:洪宗賢

指導教授:蔣依吾 博士

國立中山大學資訊工程學系

symbol based
Symbol-Based
  • 以文字當搜尋鍵值
  • Google影像搜尋系統 :
  • 缺點: 意義含糊、耗費大量人力註解

2

content based image retrieval cbir
Content-Based Image Retrieval(CBIR)

Color Histogram

[Shamik2002, Saha S.K2004]

Reference Color Table Method

[S. C. Pei99]

Sobel Edge Detection

[S.E.Lotfy2000,Natalia2004]

Chain Code

[Chalechale2004, Heechan2005]

multiple instance learning mil
Multiple-Instance Learning (MIL)

{藍天、白雲、樹木、岩石、瀑布}

1. {藍天、白雲、樹木、岩石、瀑布}

2. {岩石、瀑布、河流}

3. {樹木、岩石、瀑布}

正相關影像特徵

負相關影像特徵: 藍天、白雲、草原、岩石

Concept = {岩石,瀑布}–{藍天,白雲,草原,岩石} ={瀑布}

4

slide5
MIL搜尋結果

3(+):

1(-):

資料庫影像數:2678

slide6
遭遇問題

RSS:Retrieval by Spatial Similarity

Positive Images

Retrieval Images

RSS

,

Ranking?

Feature Space?

,

slide7
論文流程

空間關係

定義

多張正負相關影像

空間關係

相鄰圖

正負相關特徵空間

(RSS)

影像相似性量測

slide8

空間關係推理技術

SMR

SRC

[2001]

[97]

9DLT Matrix

SRR

[2001]

[91]

GPN Matrix

PN Matrix

[97]

[2001]

2d G-string

2d C-string

2d C+ string

[94]

2d string

2d string

[88]

[92]

2d B-string

2d Bε-string

SRR

MSR

[87]

[92]

[92]

[2005]

[2004]

WeiRe’s method

2d H-string

[88]

[2001]

2d+ string

2d PIR-string

[99]

SBA

[95]

Pointset

[91]

[2005]

slide9
一維空間關係

13

種空間關係

推論出二維空間169(13*13)種空間關係

slide13
推論流程

(1)

Vs.

(2)

Vs.

,

,

(3)

Vs.

slide16
正負相關影像特徵空間

正相關影像

負相關影像

SRU:空間關係宇集合

slide17
正負相關影像特徵空間

Positive Images

Negative Images

Retrieval Images

A

17

slide18
多張影像之相似性量測

Positive Images:(P)

Retrieval Images:( R)

Negative Images:(N)

RSS

,

,

1. 空間關係之相似性:由特徵空間和距離計算

2.使用MIL產生的比重問題

slide19
多張影像之相似性量測

Positive Images:

MIL

Proportion for Spatial Similarity :

slide20
多張影像之相似性量測

Positive Images:

MIL

A:

slide21
多張影像之相似性量測

C:

,

Negative Images:(N)

B:未被分類元素 =SRU-A-C

,

,

∈ B

∈ A

slide23
多張影像之相似性量測

Positive Images:(P)

retrieval images:

,

vs.

Negative Images:(N)

,

slide24
結論
  • 可讓使用者能動態地歸結出有興趣之空間關係範圍,並計算出影像間之相似性以作為搜尋之依據
  • 未來展望:

1.加入碎形編碼技術

2.加入其他特徵比對