Sammanfattning — Behovet av effektiv innehållsbaserad bildsökning har ökat enormt inom många tillämpningsområden såsom biomedicin, militär, handel, utbildning och webbbildklassificering och sökning. Vi presenterar här SIMPLIcity (Semanticssensitive Integrated Matching for Picture Libraries), ett bildsökningssystem, som använder semantikklassificeringsmetoder, en wavelet-baserad metod för funktionsextraktion och integrerad regionmatchning baserad på bildsegmentering. Liksom i andra regionbaserade hämtningssystem, en bild representeras av en uppsättning regioner, ungefär motsvarar objekt, som kännetecknas av färg, textur, form och plats. Systemet klassificerar bilder i semantiska kategorier, såsom texturerad-nontextured, grafphotograph. Potentiellt förbättrar kategoriseringen hämtningen genom att tillåta semantiskt adaptiva sökmetoder och begränsa sökområdet i en databas. En åtgärd för den övergripande likheten mellan bilder utvecklas med hjälp av ett regionmatchningssystem som integrerar egenskaper hos alla regioner i bilderna. Jämfört med hämtning baserad på enskilda regioner minskar den övergripande likhetsmetoden 1) den negativa effekten av felaktig segmentering, 2) bidrar till att klargöra semantiken i en viss region, och 3) möjliggör ett enkelt frågegränssnitt för regionbaserade bildsökningssystem. Tillämpningen av SIMPLIcity på flera databaser, inklusive en databas med cirka 200.000 generella bilder, har visat att vårt system presterar betydligt bättre och snabbare än befintliga. Systemet är ganska robust till bildförändringar.
Wang m.fl. REF införde en semantik klassificeringsmetod, som använder en wavelet-baserad metod för funktionsextraktion och sedan för bildjämförelsen.
SIMPLIcity: Semantics-Sensitive Integrated Matching for Picture LIbraries
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}