Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper undersöker nyttan av det normaliserade komprimeringsavståndet (NCD) för bildlikviditetsdetektering. I stället för den direkta NCD mellan bilder, anser tidningen korrelationen mellan NCD-baserade funktion vektorer extraheras för varje bild. Vektorerna härleds genom att beräkna NCD mellan den ursprungliga bilden och sekvenser av översatta (roterade) versioner. Vektorer för enkla transformer (cirkulära översättningar på horisontella, vertikala, diagonala riktningar och rotationer runt bildcentrum) och flera standardkompressorer genereras och testas i ett mycket enkelt experiment av likhetsdetektering mellan den ursprungliga bilden och två filtrerade versioner (median och glidande medelvärde). De lovande vektorkonfigurationerna (geometrisk transform, förlustfri kompressor) testas ytterligare för likhetsdetektering på de 24 bilderna av Kodak-uppsättningen som är föremål för viss vanlig bildbehandling. Medan den direkta beräkningen av NCD inte upptäcker bildlikhet även i fallet med enkel median och rörlig genomsnittlig filtrering i 3 × 3 fönster, för vissa transformer och kompressorer, verkar den föreslagna metoden ge robusthet vid likhetsdetektering mot utjämning, förlustkompression, kontrastförstärkning, bullertillägg och viss robusthet mot geometriska transformer (skalning, beskärning och rotation).
Till exempel Coltuc et al. REF studerade nyttan av det normaliserade kompressionsavståndet (NCD för kort) för detektion av bildlikviditet.
On the Use of Normalized Compression Distances for Image Similarity Detection
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}