Запис Детальніше

Вибір методів для пошуку однакових або схожих зображень

Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Вибір методів для пошуку однакових або схожих зображень
Selection ofmethods for searching some or similar images
 
Creator Верес, О. М.
Кісь, Я. П.
Кугівчак, В. А.
Рішняк, І. В.
Veres, Oleh
Kis, Yaroslav
Kugivchak, Vladislav
Ryshniak, Igor
 
Contributor Національний університет “Львівська політехніка”
Lviv Polytechnic National University
 
Subject аналіз
детектор
дескриптор
зображення
ключова точка
метод
піксель
хешування
analysis
detector
descriptor
image
key point
method
pixel
hashing
004.67
 
Description Досліджено методи аналізу зображень. Описано методи індексації зображень для
пошуку дублікатів зображень, а також методи пошуку схожих зображень, які
ґрунтуються на визначенні ключових точок. Створено прототип системи та виконано
тестування описаних методів. Результат аналізу став основою для проекту
інформаційної системи реверсного пошуку схожих або ідентичних зображень.
The article describes the research of image analysis methods. The methods of indexing
images for the search of duplicate images, as well as methods for finding similar images based
on the definition of key points are described. The prototype of the system was created, and
testing of the described methods was carried out. The result of the analysis became the basis
for the information system project of reverse search of similar or identical images.
 
Date 2019-02-22T08:28:00Z
2019-02-22T08:28:00Z
2018-02-26
2018-02-26
 
Type Article
 
Identifier Вибір методів для пошуку однакових або схожих зображень / О. М. Верес, Я. П. Кісь, В. А. Кугівчак, І. В. Рішняк // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 887. — С. 43–50. — (Інформаційні системи, мережі та технології).
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/44384
Selection ofmethods for searching some or similar images / Oleh Veres, Yaroslav Kis, Vladislav Kugivchak, Igor Ryshniak // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 887. — P. 43–50. — (Informatsiini systemy, merezhi ta tekhnolohii).
 
Language uk
 
Relation Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, 887, 2018
1. Shapiro L. Computer vision / L. Shapiro, G. Stockman. – Видавництво Вашингтонського університету, 2006. – 752 с.
2. Білощицький А. О. Ефективність методів пошуку збігів у текстах / А. О. Білощицький, О. В. Діхтяренко // Управління розвитком складних систем. – 2013. – № 14. – С. 144–147.
3. Шозда Н. С. Поиск изображений по текстурным признакам в больших базах данных / Наукові праці Донецького державного технічного університету. Серія: “Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка”. – Донецьк, 2002. – № 39. – С. 182–187.
4. Білощицький А. О. Оптимізація системи пошуку збігів за допомогою використання алгоритмів локально чутливого хешування наборів текстових даних / А. О. Білощицький, О. В. Діхтяренко // Управління розвитком складних систем. – 2014. – № 19.– С. 113–117.
5. Alcantarilla P. F. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces / P. F. Alcantarilla, J. Nuevo, A. Bartoli // British Machine Vision Conference (BMVC). – 2013.
6. Grewenig S. Cyclic Schemes for PDEBased Image Analysis / S. Grewenig, J. Weickert, C. Schroers, A. Bruhn // International Journal of Computer Vision, 2013.
7. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, Computer Vision / [E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski]; (ICCV), IEEE International Conference. – 2011. – С. 2564–2571.
8. Rosten E. Machine learning for high-speed corner detection / E. Rosten, T. Drummond // 9th European Conference on Computer Vision (ECCV). – 2006. – С. 430–443.
9. Yang X. LDB: An ultra-fast feature for scalable augmented reality / X. Yang, K. T. Cheng // In IEEE and ACM Intl. Sym. on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). – 2012. – С. 49–57.
10. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features / [M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, P. Fua] // 11th European Conference on Computer Vision (ECCV). – 2010. – С. 778–792.
11. Leutenegger S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints / S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart. – Цюріх, 2011. – С. 2548–2555.
12. Литвин В. В. Проектування інформаційних систем: навч. посіб. / В. В. Литвин, Н. Б. Шаховська. – Львів: Новий світ – 2000, 2015. – 380 с.
13. Эккель Б. Философия Java: Библиотека программиста. – СПб.: Питер, 2001. – 980 с.
14. Машнин Т. JavaFX 2.0. Разработка RIA приложений. – БХВ-Петербург, 2012. – 320 с.
15. Дэвис М. Изучаем PHP и MySQL / М. Дэвис, Дж. Филлипс. – М.: Символ-Плюс, 2008. – 442 с.
16. Бернард В. Х. JDBC: Java и базы данных. – М.: Лори, 1999. – 324 с.
17. Гамма Э. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. – СПб.: Питер, 2007. – 366 с.
18. Шилдт Г. Искусство программирования на JAVA / Г. Шилдт, Д. Холмс. – М.: Изд. дом “Вильямс”, 2005. – 336 с.
1. Shapiro L. Computer vision, L. Shapiro, G. Stockman, Vydavnytstvo Vashynhtonskoho universytetu, 2006, 752 p.
2. Biloshchytskyi A. O. Efektyvnist metodiv poshuku zbihiv u tekstakh, A. O. Biloshchytskyi, O. V. Dikhtiarenko, Upravlinnia rozvytkom skladnykh system, 2013, No 14, P. 144–147.
3. Shozda N. S. Poysk yzobrazhenyi po teksturnym pryznakam v bolshykh bazakh dannykh, Naukovi pratsi Donetskoho derzhavnoho tekhnichnoho universytetu. Serie: "Informatyka, kibernetyka ta obchysliuvalna tekhnika", Donetsk, 2002, No 39, P. 182–187.
4. Biloshchytskyi A. O. Optymizatsiia systemy poshuku zbihiv za dopomohoiu vykorystannia alhorytmiv lokalno chutlyvoho kheshuvannia naboriv tekstovykh danykh, A. O. Biloshchytskyi, O. V. Dikhtiarenko, Upravlinnia rozvytkom skladnykh system, 2014, No 19, P. 113–117.
5. Alcantarilla P. F. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces, P. F. Alcantarilla, J. Nuevo, A. Bartoli, British Machine Vision Conference (BMVC), 2013.
6. Grewenig S. Cyclic Schemes for PDEBased Image Analysis, S. Grewenig, J. Weickert, C. Schroers, A. Bruhn, International Journal of Computer Vision, 2013.
7. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, Computer Vision, [E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski]; (ICCV), IEEE International Conference, 2011, P. 2564–2571.
8. Rosten E. Machine learning for high-speed corner detection, E. Rosten, T. Drummond, 9th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2006, P. 430–443.
9. Yang X. LDB: An ultra-fast feature for scalable augmented reality, X. Yang, K. T. Cheng, In IEEE and ACM Intl. Sym. on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2012, P. 49–57.
10. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features, [M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, P. Fua], 11th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2010, P. 778–792.
11. Leutenegger S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints, S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart, Tsiurikh, 2011, P. 2548–2555.
12. Lytvyn V. V. Proektuvannia informatsiinykh system: tutorial, V. V. Lytvyn, N. B. Shakhovska, Lviv: Novyi svit – 2000, 2015, 380 p.
13. Ekkel B. Filosofiia Java: Biblioteka prohrammista, SPb., Piter, 2001, 980 p.
14. Mashnin T. JavaFX 2.0. Razrabotka RIA prilozhenii, BKhV-Peterburh, 2012, 320 p.
15. Devis M. Izuchaem PHP i MySQL, M. Devis, Dzh. Fillips, M., Simvol-Plius, 2008, 442 p.
16. Bernard V. Kh. JDBC: Java i bazy dannykh, M., Lori, 1999, 324 p.
17. Hamma E. Priemy obieektno-orientirovannoho proektirovaniia. Patterny proektirovaniia, SPb., Piter, 2007, 366 p.
18. Shildt H. Iskusstvo prohrammirovaniia na JAVA, H. Shildt, D. Kholms, M., Izd. dom "Viliams", 2005, 336 p.
 
Rights © Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
© Верес О. М., Кісь Я. П., Кугівчак В. А., Рішняк І. В., 2018
 
Format 43-50
8
application/pdf
image/png
 
Coverage Львів
 
Publisher Видавництво Львівської політехніки