Sustav za označavanje, tumačenje i pretraživanje slika utemeljen na znanju (CROSBI ID 376541)
Ocjenski rad | doktorska disertacija
Podaci o odgovornosti
Ivašić-Kos, Marina
Ribarić, Slobodan
hrvatski
Sustav za označavanje, tumačenje i pretraživanje slika utemeljen na znanju
Sustavi za pretraživanje slika nastoje biti što intuitivniji i jednostavniji za korištenje. Slike se mogu pretraživati prema vizualnom sadržaju ili prema tekstualnim oznakama kojima su označene. Automatsko označavanje slika razvijeno je kao alternativa pretraživanja slika koje koristi i vizualnu i tekstualnu informaciju. Kako bi rezultati automatskog označavanja odgovarali ključnim riječima koje korisnici intuitivno koriste prilikom pretraživanja slika, neophodno je u označavanje slike uključiti i apstraktnije koncepte nego što su to oznake klasa čije se instance pojavljuju na slici. Označavanje slike koje uključuje koncepte, povezane sa slikom, na različitim razinama apstrakcije naziva se višeslojno tumačenje slike. U ovom se radu, za označavanje i višeslojno tumačenje slika predlaže sustav utemeljen na znanju koje je predstavljeno KRFPN shemom. Isti model koristi se za pretraživanje slika. Korištenjem neizrazitog zaključivanja na KRFPN shemi definira se preslikavanje koje kvantizirane vrijednosti komponenata vektora značajki dobivene na području slike klasificirati u odgovarajuću elementarnu klasu kojom se označava područja slike. Elementarne klase dobivene prilikom automatskog označavanja područja slike mogu se vrednovati prema vjerojatnom kontekstu uzimajući u obzir pseudo-prostorne relacije definirane u bazi znanja između elementarnih klasa. Unija elementarnih klasa koje su dobivene kao rezultat označavanja područja slike zaključivanjem na KRFPN shemi, ulaz je u KRFPN shemu više hijerarhijske razine kojom se zaključuju apstraktniji koncepti, kao što su klase scena ili njihove generalizacije, koji su implicitno povezani sa slikom. Evaluacija različitih metoda automatskog označavanja područja slike na istom skupu slika pokazala je da su najbolji rezultati postignuti korištenjem KRFPN sheme kada su vektori značajki bili kvantizirani generaliziranim Lloydovim algoritmom.
automatsko označavanje slike; višeslojno tumačenje slike; vektorska kvantizacija; predstavljanje znanja; neizrazite Petrijeve mreže; KRFPN shema za predstavljanje znanja
nije evidentirano
engleski
Knowledge-based System for Annotation, Interpretation and Image Retrieval
nije evidentirano
automatic tagging images; multilayered interpretation of images; vector quantization; knowledge representation; fuzzy Petri nets; KRFPN scheme for knowledge representation
nije evidentirano
Podaci o izdanju
221
05.12.2012.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb