Пошук зображень за індексами кластерів

При пошуку зображень за індексами кластерів, на етапі індексації отримані співвідношення фрагментів та кластерів формують ключі образів. До ключа образу, таким чином, входить позиція фрагмента та його відношення до певного кластера (індекс кластера). На етапі пошуку отриманий таким же чином ключ образу-запиту використовується як еталон для пошуку. Схема порівняння ключів включає в себе порівняння індексів кластерів відповідних фрагментів (рис.11).

Найпростішим критерієм порівняння образів є середньоквадратична похибка різниці індексів кожного з фрагментів. Обмеженням при пошуку є деяке максимальне її значення.

Для ілюстрації результатів виконання пошуку з різними параметрами використано три тестові зображення із різних категорій (пляжі – відсутність чітких об’єктів на зображенні, динозаври – чіткий об’єкт на однорідному фоні, коні – чіткий об’єкт на неоднорідному фоні). Для порівняння проводилося із середньоквадратичною похибкою різниці індексів 0, 47.

На рис.12-14 подано результати виконання пошуку при фрагментації зображень 15x15 фрагментів із кількістю кластерів 6.

Рис. 12. Результати пошуку (14 відповідають, 27 – ні, час пошуку – 0, 038с)

Рис. 13. Результати пошуку (42 відповідають, 1 не відповідеє, час пошуку – 0, 037с)

Рис. 14. Результати пошуку (26 відповідають, 21 не відповідають, час пошуку – 0, 038с)

На рис.15-17 подано результати виконання пошуку при фрагментації зображень 15x15 фрагментів із кількістю кластерів 10.

Рис. 15. Результати пошуку (22 відповідають, 22 – ні, час пошуку – 0, 044с)

Рис. 16. Результати пошуку (44 відповідають, 1 не відповідеє, час пошуку – 0, 044с)

Рис. 17. Результати пошуку (32 відповідають, 15 не відповідають, час пошуку – 0, 045с)

На рис.15-17 подано результати при фрагментації зображень 7x7 фрагментів із кількістю кластерів 7.

Рис. 15. Результати пошуку (21 відповідають, 26 – ні, час пошуку – 0, 013с)

Рис. 16. Результати пошуку (45 відповідають, 1 не відповідеє, час пошуку – 0, 014с)

Рис. 17. Результати пошуку (23 відповідають, 24 не відповідають, час пошуку – 0, 014с)

Пошук зображень за розподіленими ознаками. Для тестування прийнято у базу з 200 знімків з пар облич з різними виразами [14]. та базу Ванга з 1000 зображень, розбитих на 10 категорій. Розмірність кривих становить 50 сегментів. Критерієм пошуку використано середньоквадратичне відхилення шуканого зразка від наявних в базі даних екземплярів. Для кривих різних характеристик вирази для похибки тотожні. Використано алгоритм пошуку, представлений в роботі [16]. На рис. 4 наведені приклади результати пошуку жіночого обличчя за ознакою середньоквадратичного відхилення координат пік селів у сегменті. Рис 4а представляє знімки 20 жінок, тобто усіх наявних в базі даних. Зменшення похибки пошуку звужує ряди знайдених знімків до двох присутніх (рис.4б, в).

а

б

г

Рис. 4. Приклади результатів пошуку

Для бази зображень Ванга результати пошуку коливались від 20 до 100 відсотків в залежності від типу образу. Зокрема, найкращі результати отримані для динозаврів (80-100 відсотків) троянд (80-90) (рис.5б), коней (60-80). Середніми вважаємо результати пошуку автобусів (50 відсотків) (рис.5а).

а

б

Рис. 5. Приклади пошуку образів за розподіленими ознаками

Для зображень з значним перемішуванням інтенсивностей у площині (прикладами можна вважати африканські краєвиди, харчі, міські пейзажі тощо) точність пошуку коливалась в межах 10 - 30 відсотків. Результати пошуку залежать від виду зображення: для виразного поділу інтенсивностей, характерного для групи образів, ця група формується алгоритмом як відповідь; якщо зображення не має виразних регіонів, відповідь містить образи різних категорій. У цих випадках однієї статистичної ознаки замало і пошук необхідно здійснювати за двома і більше ознаками. Зменшення похибки приводить до знаходження запиту.