Ikturera dig själv som modedesigner som behöver bilder av tyger med en särskild blandning av färger, en museikatalogare som letar efter artefakter av en viss form och texturerat mönster, eller en filmproducent som behöver ett videoklipp av en röd billiknande objekt flytta från höger till vänster med kameran zooma. Hur hittar du dessa bilder? Även om dagens teknik gör det möjligt för oss att förvärva, manipulera, överföra och lagra stora bild- och videosamlingar online, är de sökmetoder som används för att hitta bildinformation fortfarande begränsade på grund av svåra forskningsproblem (se "Semantisk mot icke-semantisk" sidebar). Vanligtvis beror dessa metoder på filen IDS, nyckelord eller text som hör ihop med bilderna. Och även om de är kraftfulla, tillåter de inte frågor baserade direkt på bildernas visuella egenskaper, är beroende av det speciella ordförråd som används, och tillhandahåller inte frågor för bilder som liknar en given bild. Forskningen om sätt att utvidga och förbättra sökmetoderna för bilddatabaser är utbredd, och resultaten har presenterats i workshops, konferenser,".* och undersökningar. Vi har utvecklat QBIC-systemet (Query by Image Content) för att utforska innehållsbaserade hämtningsmetoder. QBIC tillåter frågor om stora bild- och videodatabaser baserade på exempelbilder, användarkonstruerade skisser och ritningar, utvalda färg- och texturmönster, vid första anblicken, innehållsbaserade frågor verkar bedrägligt enkelt eftersom vi människor verkar vara så bra på det. Om ett program kan skrivas för att extrahera semantiskt relevanta textfraser från bilder, problemet kan lösas genom att använda för närvarande tillgänglig text-sök teknik. Tyvärr, i en oöverskådlig miljö, är uppgiften att skriva detta program bortom räckhåll för nuvarande teknik i bild förståelse. Vid en konferens för artificiell intelligens för flera år sedan gavs en utmaning till publiken att skriva ett program som skulle identifiera alla hundar avbildade i en barnbok, en uppgift som de flesta 3-åringar lätt kan utföra. Ingen i publiken accepterade utmaningen, och detta är fortfarande ett öppet problem. Perceptuell organisation-processen för att gruppera bildfunktioner i meningsfulla objekt och bifoga semantiska beskrivningar t o scener genom modell matchning-är ett olöst problem i bildförståelse. Människor är mycket bättre än datorer på att extrahera semantiska beskrivningar från bilder. Datorer är dock bättre än människor när det gäller att mäta egenskaper och behålla dessa i långtidsminnet. En av de vägledande principer som används av QBIC är t o låta datorer göra vad de gör bäst kvantifierbara mätning och låta människor göra vad de gör bäst-attaching semantisk mening. QBIC kan hitta "fiskformade objekt", eftersom formen är en mätbar egenskap som kan extraheras. Men eftersom fisk förekommer i många former, den enda fisk som kommer att hittas kommer att ha en form nära t o den dragna formen. Detta är inte samma sak som den mycket svårare semantiska frågan om att hitta alla bilder av fisk i en bilddatabas. 0018-9162/95/$4 00 1995 IEEE
Flera system tillhör denna kategori, till exempel QBIC-systemet (Query By Image Content) av IBM REF.
Query by image and video content: the QBIC system
{'venue': 'IEEE Computer', 'journal': 'IEEE Computer', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}