Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку
Об’єктом у статті є пошук зображень на основі змісту. Предмет дослідження – моделі та методи пошуку зображень на основі змісту (CBIR) і управління значними обсягами медіаконтенту у великих системах збереження зображень. Мета статті – розроблення алгоритму порівняння об’єктно-орієнтованих дескриптор...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2025-06-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/586 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849423384884019200 |
|---|---|
| author | Олександр Прокопенко Сергій Смеляков |
| author_facet | Олександр Прокопенко Сергій Смеляков |
| author_sort | Олександр Прокопенко |
| collection | DOAJ |
| description |
Об’єктом у статті є пошук зображень на основі змісту. Предмет дослідження – моделі та методи пошуку зображень на основі змісту (CBIR) і управління значними обсягами медіаконтенту у великих системах збереження зображень. Мета статті – розроблення алгоритму порівняння об’єктно-орієнтованих дескрипторів зображень, що передбачає використання передових моделей комп’ютерного зору для виявлення об’єктів і побудови ефективних методів порівняння й пошуку цих дескрипторів. Запропонований дескриптор і алгоритм порівняння мають на меті підвищити ефективність і точність процесів пошуку зображень і управління ними. Завдання: аналіз сучасних підходів і рішень для створення та порівняння дескрипторів зображень та їх використання в пошуку зображень на основі змісту (CBIR); розроблення метрик і алгоритмів порівняння дескрипторів зображень, що ефективно використовують інформацію про виявлені об’єкти, такі як їх типи, розміри та місце розташування для пошуку зображень у великих сховищах даних; проведення експериментів для оцінювання запропонованого алгоритму пошуку за зображенням і порівняння ефективності з наявними рішеннями. Методологія передбачає всебічний огляд передових методів створення дескрипторів зображень, зокрема: геш-дескрипторів, створених вручну дескрипторів, дескрипторів на основі глибокого навчання; аналіз використання наявних дескрипторів у системах CBIR, зважаючи на їх переваги й обмеження; аналіз найкращих алгоритмів пошуку за зображенням, зокрема з підходами, що використовують глибоке навчання; розроблення алгоритму порівняння об’єктних дескрипторів для завдань пошуку за тегами, зображенням тощо. Досягнуті результати: розроблено дескриптор зображення, оснований на об’єктах, виявлених за допомогою сучасних моделей машинного навчання; розроблено метрики й алгоритми порівняння запропонованих дескрипторів, що дають змогу використовувати їх для пошуку зображень на основі змісту у великих сховищах даних; проведено серію експериментів для оцінювання ефективності та якості пошуку у великих системах збереження зображень за допомогою запропонованого дескриптора та алгоритмів. Експерименти дали змогу порівняти їх ефективність з наявними методами, виявивши їх переваги й обмеження, а саме: більш швидке створення дескриптора, більш швидке порівняння дескрипторів, ніж гешовані, створені вручну, та дескриптори на основі глибокого навчання, ефективне фільтрування зображень у сховищі, вища якість та швидкість пошуку зображень, але ефективність дескриптора залежить від якості моделі та даних, що використовуються для виявлення об’єктів, оскільки зображення без виявлених об’єктів не з’являються внаслідок пошуку, що може обмежувати повноту пошуку. Висновки. Розроблений алгоритм порівняння об’єктно-орієнтованих дескрипторів зображень є ефективним інструментом для розв’язання низки завдань пошуку зображень на основі змісту. Досягнуті результати є задовільними, оскільки розроблений алгоритм пошуку зображень перевершує більшість аналогів за швидкістю та якістю пошуку. Перспективним напрямом цього дослідження є побудова системи пошуку зображень на основі змісту з використанням розробленого дескриптора та алгоритмів, посилене застосування паралельних і розподілених обчислень, доопрацювання під конкретні потреби, що дасть змогу використовувати його не тільки в контексті зображень загального призначення, а й для більш точних наукових напрямів.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-eeca80e1454d4064a90293ed4458188a |
| institution | Kabale University |
| issn | 2522-9818 2524-2296 |
| language | English |
| publishDate | 2025-06-01 |
| publisher | Kharkiv National University of Radio Electronics |
| record_format | Article |
| series | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| spelling | doaj-art-eeca80e1454d4064a90293ed4458188a2025-08-20T03:30:36ZengKharkiv National University of Radio ElectronicsСучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості2522-98182524-22962025-06-012(32)10.30837/2522-9818.2025.2.079Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошукуОлександр Прокопенко0Сергій Смеляков1Харківський національний університет радіоелектронікиХарківський національний університет радіоелектроніки Об’єктом у статті є пошук зображень на основі змісту. Предмет дослідження – моделі та методи пошуку зображень на основі змісту (CBIR) і управління значними обсягами медіаконтенту у великих системах збереження зображень. Мета статті – розроблення алгоритму порівняння об’єктно-орієнтованих дескрипторів зображень, що передбачає використання передових моделей комп’ютерного зору для виявлення об’єктів і побудови ефективних методів порівняння й пошуку цих дескрипторів. Запропонований дескриптор і алгоритм порівняння мають на меті підвищити ефективність і точність процесів пошуку зображень і управління ними. Завдання: аналіз сучасних підходів і рішень для створення та порівняння дескрипторів зображень та їх використання в пошуку зображень на основі змісту (CBIR); розроблення метрик і алгоритмів порівняння дескрипторів зображень, що ефективно використовують інформацію про виявлені об’єкти, такі як їх типи, розміри та місце розташування для пошуку зображень у великих сховищах даних; проведення експериментів для оцінювання запропонованого алгоритму пошуку за зображенням і порівняння ефективності з наявними рішеннями. Методологія передбачає всебічний огляд передових методів створення дескрипторів зображень, зокрема: геш-дескрипторів, створених вручну дескрипторів, дескрипторів на основі глибокого навчання; аналіз використання наявних дескрипторів у системах CBIR, зважаючи на їх переваги й обмеження; аналіз найкращих алгоритмів пошуку за зображенням, зокрема з підходами, що використовують глибоке навчання; розроблення алгоритму порівняння об’єктних дескрипторів для завдань пошуку за тегами, зображенням тощо. Досягнуті результати: розроблено дескриптор зображення, оснований на об’єктах, виявлених за допомогою сучасних моделей машинного навчання; розроблено метрики й алгоритми порівняння запропонованих дескрипторів, що дають змогу використовувати їх для пошуку зображень на основі змісту у великих сховищах даних; проведено серію експериментів для оцінювання ефективності та якості пошуку у великих системах збереження зображень за допомогою запропонованого дескриптора та алгоритмів. Експерименти дали змогу порівняти їх ефективність з наявними методами, виявивши їх переваги й обмеження, а саме: більш швидке створення дескриптора, більш швидке порівняння дескрипторів, ніж гешовані, створені вручну, та дескриптори на основі глибокого навчання, ефективне фільтрування зображень у сховищі, вища якість та швидкість пошуку зображень, але ефективність дескриптора залежить від якості моделі та даних, що використовуються для виявлення об’єктів, оскільки зображення без виявлених об’єктів не з’являються внаслідок пошуку, що може обмежувати повноту пошуку. Висновки. Розроблений алгоритм порівняння об’єктно-орієнтованих дескрипторів зображень є ефективним інструментом для розв’язання низки завдань пошуку зображень на основі змісту. Досягнуті результати є задовільними, оскільки розроблений алгоритм пошуку зображень перевершує більшість аналогів за швидкістю та якістю пошуку. Перспективним напрямом цього дослідження є побудова системи пошуку зображень на основі змісту з використанням розробленого дескриптора та алгоритмів, посилене застосування паралельних і розподілених обчислень, доопрацювання під конкретні потреби, що дасть змогу використовувати його не тільки в контексті зображень загального призначення, а й для більш точних наукових напрямів. https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/586оброблення зображень; детекція об’єктів; глибоке навчання; дескриптор зображень; пошук зображень; великі дані; зберігання зображень; оптимізація пошуку; інформаційні технології |
| spellingShingle | Олександр Прокопенко Сергій Смеляков Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості оброблення зображень; детекція об’єктів; глибоке навчання; дескриптор зображень; пошук зображень; великі дані; зберігання зображень; оптимізація пошуку; інформаційні технології |
| title | Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку |
| title_full | Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку |
| title_fullStr | Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку |
| title_full_unstemmed | Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку |
| title_short | Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку |
| title_sort | розроблення об єктно орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку |
| topic | оброблення зображень; детекція об’єктів; глибоке навчання; дескриптор зображень; пошук зображень; великі дані; зберігання зображень; оптимізація пошуку; інформаційні технології |
| url | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/586 |
| work_keys_str_mv | AT oleksandrprokopenko rozroblennâobêktnooríêntovanogoalgoritmuporívnânnâzobraženʹdlâíhefektivnogopošuku AT sergíjsmelâkov rozroblennâobêktnooríêntovanogoalgoritmuporívnânnâzobraženʹdlâíhefektivnogopošuku |