|
|
Query by Pictorial Example
Vácha, Pavel ; Haindl, Michal (vedoucí práce) ; Drbohlav, Ondřej (oponent) ; Geusebroek, Jan-Mark (oponent)
Rostoucí množství digitálních fotografií vyžaduje nové metody třídění, organizace a vy- hledávání. Toto je úkolem CBIR systémů, což jsou databázové systémy specializované na prohledávání rozsáhlých obrazových databází. Uživatel typicky zadá vstupní obrázek nebo sérii obrázků a úkolem CBIR systému je nalézt v databázi obrázky co nejvíce po- dobné. V ideálním případě by nalezené obrázky neměli záviset podmínkách, ve kterých byly pořízeny. Bohužel vzhled mnoha objektů a přírodních materiálů velmi závisí na světelných podmínkách a úhlu pohledu. Tato práce se zaměřuje na reprezentaci a vyhledávání homogenních obrazů (textur) a odolnost této reprezentace vůči změnám osvětlení a otočení textury. Navrhujeme nové světelně invariantní texturní příznaky, která jsou založené na Markovovském modelování prostorových vztahů v textuře. Textura je modelována kauzálním autoregresním mode- lem (CAR) nebo Gaussovsko-Markovovským modelem náhodného pole (GMRF), které umožňují velmi efektivní odhad svých parametrů, bez použití časově náročné Monte Carlo minimalizace. Odhadnuté parametry jsou následně transformovány do světelných invari- antů, které reprezentují texturu. Odvodili jsme, že tato...
|
|
|
Query by Pictorial Example
Vácha, Pavel ; Haindl, Michal (vedoucí práce)
Rostoucí množství digitálních fotografií vyžaduje nové metody třídění, organizace a vy- hledávání. Toto je úkolem CBIR systémů, což jsou databázové systémy specializované na prohledávání rozsáhlých obrazových databází. Uživatel typicky zadá vstupní obrázek nebo sérii obrázků a úkolem CBIR systému je nalézt v databázi obrázky co nejvíce po- dobné. V ideálním případě by nalezené obrázky neměli záviset podmínkách, ve kterých byly pořízeny. Bohužel vzhled mnoha objektů a přírodních materiálů velmi závisí na světelných podmínkách a úhlu pohledu. Tato práce se zaměřuje na reprezentaci a vyhledávání homogenních obrazů (textur) a odolnost této reprezentace vůči změnám osvětlení a otočení textury. Navrhujeme nové světelně invariantní texturní příznaky, která jsou založené na Markovovském modelování prostorových vztahů v textuře. Textura je modelována kauzálním autoregresním mode- lem (CAR) nebo Gaussovsko-Markovovským modelem náhodného pole (GMRF), které umožňují velmi efektivní odhad svých parametrů, bez použití časově náročné Monte Carlo minimalizace. Odhadnuté parametry jsou následně transformovány do světelných invari- antů, které reprezentují texturu. Odvodili jsme, že tato...
|
|
|
Query by Pictorial Example
Vácha, Pavel ; Haindl, Michal (vedoucí práce)
Rostoucí množství digitálních fotografií vyžaduje nové metody třídění, organizace a vy- hledávání. Toto je úkolem CBIR systémů, což jsou databázové systémy specializované na prohledávání rozsáhlých obrazových databází. Uživatel typicky zadá vstupní obrázek nebo sérii obrázků a úkolem CBIR systému je nalézt v databázi obrázky co nejvíce po- dobné. V ideálním případě by nalezené obrázky neměli záviset podmínkách, ve kterých byly pořízeny. Bohužel vzhled mnoha objektů a přírodních materiálů velmi závisí na světelných podmínkách a úhlu pohledu. Tato práce se zaměřuje na reprezentaci a vyhledávání homogenních obrazů (textur) a odolnost této reprezentace vůči změnám osvětlení a otočení textury. Navrhujeme nové světelně invariantní texturní příznaky, která jsou založené na Markovovském modelování prostorových vztahů v textuře. Textura je modelována kauzálním autoregresním mode- lem (CAR) nebo Gaussovsko-Markovovským modelem náhodného pole (GMRF), které umožňují velmi efektivní odhad svých parametrů, bez použití časově náročné Monte Carlo minimalizace. Odhadnuté parametry jsou následně transformovány do světelných invari- antů, které reprezentují texturu. Odvodili jsme, že tato...
|
|
|
Query by Pictorial Example
Vácha, Pavel ; Haindl, Michal (vedoucí práce) ; Drbohlav, Ondřej (oponent) ; Geusebroek, Jan-Mark (oponent)
Rostoucí množství digitálních fotografií vyžaduje nové metody třídění, organizace a vy- hledávání. Toto je úkolem CBIR systémů, což jsou databázové systémy specializované na prohledávání rozsáhlých obrazových databází. Uživatel typicky zadá vstupní obrázek nebo sérii obrázků a úkolem CBIR systému je nalézt v databázi obrázky co nejvíce po- dobné. V ideálním případě by nalezené obrázky neměli záviset podmínkách, ve kterých byly pořízeny. Bohužel vzhled mnoha objektů a přírodních materiálů velmi závisí na světelných podmínkách a úhlu pohledu. Tato práce se zaměřuje na reprezentaci a vyhledávání homogenních obrazů (textur) a odolnost této reprezentace vůči změnám osvětlení a otočení textury. Navrhujeme nové světelně invariantní texturní příznaky, která jsou založené na Markovovském modelování prostorových vztahů v textuře. Textura je modelována kauzálním autoregresním mode- lem (CAR) nebo Gaussovsko-Markovovským modelem náhodného pole (GMRF), které umožňují velmi efektivní odhad svých parametrů, bez použití časově náročné Monte Carlo minimalizace. Odhadnuté parametry jsou následně transformovány do světelných invari- antů, které reprezentují texturu. Odvodili jsme, že tato...
|
host ::
RSS.