Исследование коллекции изображений - Image collection exploration

Исследование коллекции изображений это механизм для изучения больших репозиториев цифровых изображений. Огромное количество цифровых изображений, создаваемых каждый день с помощью различных устройств, таких как мобильные телефоны вызывают проблемы для хранения, индексация и доступ к этим репозиториям. Поиск изображений на основе содержимого (CBIR) был традиционным парадигма индексировать и получать изображения. Однако эта парадигма страдает хорошо известной проблемой семантического разрыва. Исследование коллекции изображений состоит из набора вычислительных методов для представления, обобщения, визуализации и навигации по репозиториям изображений эффективным, действенным и интуитивно понятным способом.[1]

Обобщение

Автоматическое суммирование состоит в нахождении набора изображений из более крупной коллекции изображений, представляющей такую ​​коллекцию.[2] Различные методы, основанные на кластеризация было предложено выбрать эти изображения прототипы (резюме). Процесс реферирования решает проблему выбора репрезентативного набора изображений поискового запроса или, в некоторых случаях, обзора коллекции изображений.

Визуализация

Визуализация коллекции изображений - это процесс визуализации набора изображений с использованием метафоры визуализации, в которой функция подобия изображений используется для представления отношений изображений в макете визуализации.[3] Визуализация информации это активная область, которая исследует новые способы визуализации информации с помощью метафоры визуализации. В частности, исследуются новые способы визуализации коллекций изображений, которые предлагают традиционные [4] и нетрадиционные [5] метафоры визуализации. Если изображения отсортированы в соответствии с их сходством, можно использовать иерархический подход к просмотру изображений, аналогичный картографическим службам, таким как Google Maps. picsbuffet[6] представляет собой онлайн-демонстрацию такого подхода.[7]

Взаимодействие

Взаимодействие с коллекцией изображений заключается в предложении пользователям механизмов обратной связи с системами поиска изображений.[8] В этом процессе взаимодействия система учится на основе отзывов пользователей, чтобы получать более точные и актуальные для пользователя результаты.

использованная литература

  1. ^ Камарго, Хорхе Э .; Caicedo, Juan C .; Гонсалес, Фабио А. (2013). «Фреймворк на основе ядра для исследования коллекции изображений». Журнал визуальных языков и вычислений. 24 (1): 53–57. Дои:10.1016 / j.jvlc.2012.10.008.
  2. ^ Ян, Чунлей; Шен, Цзяли; Пэн, Джинье; Фань, Цзяньпин (2013). «Обобщение коллекции изображений посредством изучения словаря для разреженного представления». Распознавание образов. 46 (3): 948–961. Дои:10.1016 / j.patcog.2012.07.011.
  3. ^ Nguyen, G.P .; Уорринг, М. (2008). «Интерактивный доступ к большим коллекциям изображений с использованием визуализации на основе сходства». Журнал визуальных языков и вычислений. 19 (2): 203–224. Дои:10.1016 / j.jvlc.2006.09.002.
  4. ^ Ванга, Чаоли; Риз, Джон П .; Чжан, Хуань; Тао, Цзюнь; Гу, Йи; Ма, июнь; Немирофф, Роберт Дж. (2015). «Визуализация больших коллекций изображений на основе подобия». Визуализация информации. 14 (3): 183–203. Дои:10.1177/1473871613498519. S2CID  12540803.
  5. ^ Порта, Марко (2006). «Просмотр больших коллекций изображений с помощью нетрадиционных методов визуализации». Материалы рабочей конференции Advanced visual interfaces - AVI '06. п. 440. Дои:10.1145/1133265.1133354. ISBN  1595933530. S2CID  2380408.
  6. ^ picsbuffet
  7. ^ Barthel, K.U .; Hezel, N .; Mackowiak, R. (2015). ImageMap - визуальный просмотр миллионов изображений. Конспект лекций по информатике. 8936. Springer. С. 287–290. Дои:10.1007/978-3-319-14442-9_30. ISBN  978-3-319-14441-2.
  8. ^ Камарго, Хорхе Э .; Caicedo, Juan C .; Chavarro, Anyela M .; Гонсалес, Фабио А. (2010). «Стратегия на основе ядра для исследовательского поиска по коллекции изображений». 2010 Международный семинар по индексации мультимедиа на основе контента (CBMI). С. 1–6. Дои:10.1109 / CBMI.2010.5529893. ISBN  978-1-4244-8028-9. S2CID  29366746.

внешние ссылки