CUDA Programming Applications

LQEP

در این مقاله روشی جدید برای توصیفگرهای ویژگی پیشنهاد شده است که ارتباط جهات همسایه ها و پیکسل وسط را جمع آوری می نماید و همچنین الگوی DLEP اطلاعات جهات را برپایه اکسترممهای 0و45و90و135 درجه برای هر پیکسل بدست می آورد.

استخراج داده یکی از شاخه های فعال در بازیابی اطلاعات و یا داده ها در پایگاه داده ها و یا کتابخانه های بزرگ است که در گذشته بازیابی براساس متن برای استخراج و بازیابی اطلاعات استفاده می شد، بدین صورت که در این فرآیند متونی در حاشیه تصویر نوشته می شد و سپس با استفاده از سیستم مدیریت پایگاه داده های بر پایه متن عمل بازیابی تصویر انجام می شد که پیشرفتهای زیادی از قبیل مدل نمودن داده ،شاخصهای چند بعدی ،ارزیابی Query در این روش حاصل شد، بهرحال دو مشکل عمده نیز بر سر راه این روش وجود داشت:


1- زمانیکه سایز تصویر بزرگ می شد (ده یا صد هزار ) مشکلی در ذخیره این تصویر بود.

2-مشکلی که حائز اهمیت بود محتوای درون تصویر و درک صحیح انسان از آن بود که شاید از دو تصویر مشابه درکهای مختلفی صورت می گرفت.


به همین دلایل بود که ایده CBIR  بر اساس محتوای بصری شامل رنگ و بافت و شکل و ... شکل گرفت. رنگهای تصویر فقط برای زیبا سازی تصویر بکار برده نمی شوند بلکه اطلاعاتی در مورد تصویر را به ما می دهند که برای استخراج اطلاعات از تصویر رنگی کاربرد فراوان دارد،یکی از الگوهای CBIR الگوی LBP هست که در روشهای گوناگون مربعی،دایره ای ، قطری کاربرد دارد و الگوی نسبتا موفقی از نظر سرعت و کارآیی در کلاس بندی بافتها جهت موارد تشخیص چهره ، ردیابی شی ، بازیابی تصویر چهره و تشخیص اثر انگشت به شمار می رود.

در شکل زیر نحوه محاسبات نمایش داده شده است.



LBP معمولی




LBP قطری

Rao, L. K., & Rao, D. V. (2015). Local quantized extrema patterns for content-based natural and texture image retrieval. Human-centric Computing and Information Sciences, 5(1), 26.




نظرات (0)
امکان ثبت نظر جدید برای این مطلب وجود ندارد.