BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐẢO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VAN THẠC SI KHOA HOC NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG HÌNH DẠNG NGÀNH: XỬI,Ý THONG TIN VA TRUYEN THONG MÃ SỐ: 121 ĐINH THỊ KIM PHƯỢNG Người hướng dân khoa học: T. NGUYEN KIM ANH HA NOI 2006 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin can đoan bản luận văn này là kết quả nghiên cứu của bản thân dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Kim Anh. Nếu có gì sai phạm, fôi xin hoàn toàn.
chịu trách nhiệm. Người làm cam đoan Đỉnh Thị Kim Phượng MỤC LỤC Mục Lục. Danh Mục Các từ viết tắt Danh mục hình vẽ. Chương L:Tổng quan vé tim kiếm ảnh dựa trên hình dạng .Error! Bookmark not defined.
Trích chọn đặc trưng. dối Fourier rùi ra đối I'ourier bai chiều 1.2, Không gian độ chia (Scale space 1. gian độ chia Gaussian. Phạm vi của sự không tạo các đặc trung mối.
Không gian độ chia mâu thu r 1. Phép đo sự giống nhau. Không gian phép do khoảng cach (D 1. Khoảng cách đạng Minkowski 1.
Khoảng cách Cosin 3 1. Thông tin thống kê Zˆ. Đường giao biển đồ. Khoảng cách bậc hai.
Khoảng cách Mahalanobis 1.Thực biện phé 1. Độ nhạy và độ chính 1. TỶ lệ trọng số thành công (PWIT Percentage of Weighted Iits) 1. Phần trăm của thứ bậc giống nhau (PSR-Perccntage of Similarity 1.
Trích chọn lặc trưng 1. Chương 2 Phương pháp tách conlrario. Cluster có thứ bậc và đánh giá giá trị.Giá trị nhóm Contrario. Tiêu chuẩn kết hợp tốt nhất.
Vấn đề tnh todu 2. Lựa chọu vùng thị 2. Kết cấu nhóm và không gian tương ứng, 2. Tại sao phải tách kết cấu không gian.
Dới sánh nhân tố hình d 2. Biếu đối mô tả 2. Trường hợp tương đồng. Trường hợp biến đổi mối quan hị 2.
Cluster c6 ý nghĩa của biến đổi. Phép do s không tương dương giữa các 2.2 Phương thức nền 2. Kỹ thuật nhóm.4, Thao Indi Chương 3:Phương pháp ra quyết định Conlrano 3. Một quyết định Contrario 3.
Phương pháp bình dạng trái ngược phương pháp nên 3. Phương thức quyết định Contrario. Ước lượng xác suất cảnh báo sai. DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Đối tượng bị làm nhiễu bởi biến dối phổ.2: Ảnh và các biếu đổi khác Hình 1.3: Điểm qua O tại vị trí x và độ chia t của tín hiệu.4: (a) Khoảng cách Ocdllil,.
s22 11t rsree 25 {b} khoảng cách Cosin, (c) khoảng cách L. 25 Hình 1:a) Ảnh ký tự,b) mức đường tương ứng, c) Đoạn mức đường.2: Nhóm dữ liện 950 diểm dồng dạng.5: Vấn để quan trọng của phân bố phương thức nền.6: Phân doạn ảnh dã scan và 71 dường mức có mức ý nghĩa cực dại.7: Nhóm với mới quan hệ tới hướng.8: Nhóm trong không gian(toa dộ x, hướng).9: Thử nghiệm Guernica.L0: Thử nghiệm “ Guernica “ quan hệ tương ứng ý nghĩa không đổi.11: Hai doạn mức đường và khung tương ứng Hình 2.12: Thử nghiệm ^ Ciuernica '* Tình 3.1: Trích chọn mức dường cóý nghĩ: TRnh 3.3: Mã hoá sự không đổi tương đương bán cục bộ.4: Mã hóa bán cục bộ mối quan hệ không dồi.5 : Mã hóa hình dạng bán cục bộ quan hệ bất biến. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT "Từ viết tất ý nghĩa CBIR Content Based Image Retrieval ED Fourie Descriptor Lr ast liourie ‘Iansform CSDL Cơ sở dữ liệu Number of Fasie Alarm PFA Pridicion Fasle Alarm FT Fouge Transfoou NFA, NFA of region NFA,, NFA of region-region 10 Pro Proposition 11 PFA Probability of False Alarm LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay thông tin nói chung sử dụng trong ảnh là phỏ biến. Rất nhiền Tính vực sử dụng ảnh như một công, cụ để thực hiện công việc.
Những năm gần đây, chứng kiến tốc độ gia tăng mạnh của ảnh số trên toàn thế giới, bởi sự gia tăng mạnh mẽ của các trạm làm việc tại mặt đất cũng như trạm vệ tinh, khó khău trong lưn trữ, chỉ phí cao cho xử lý và internet. các ứng dụng của ảnh páp phần ra dời thế hệ ảnh số. Các ứng dụng của ảnh bao gồm: giải trí số, thư việu số, giáo đục và World Wide Web (www). Céc ting dung ngày cảng trở nên phụ thuộc vào việc sử dụng ảnh gốc.
Lợi ích trước mắt cha ảnh số gồm cả mặt xã hội và thương mại. Sử dụng ảnh gốc giứp sáng (ae sin phẩm xưới, tiết kiệm thời gian và tiên bạc. Tuy nhiêu, độ lớu của kho lưu trữ ảnh số trên toàn thế giớt có giới hạn, sự tận dụng ảnh số từ CSDL hiện tại khố hơn. Diều này là vì thiếu cách đánh chỉ mục và quản lý ảnh số chuẩn.
"Thông thường các ảnh được lưu trữ trong CSDL sử dụng dưới dạng các thông tin thuộc tính. Thuận lợi của việc đánh chỉ mục thuộc tính ảnh: nó có thể cung cấp cho người sử dụng từ khoá 1ìm kiếm lướt qua mục lục, thậm chí thong qua giao truy vấn; ví dụ như ngôn ngữ truy vấn cấu trúc (SỌI. Tuy nhiên, nhìn từ bên ngoài có bạu chế; một trong những bạn chế đá là thời gian tính toán khi CSDL lớn, nó dường như khỏng thể chú giải thủ công tất cả các ảnh. Miặt khác các đặc trưng thị giác cha ảnh rất khó mô tả bằng từ ngữ một cách khách quan, có một tiêu diểm mới trên việc phát triển công nghệ đánh chỉ mục ảnh, đó là khả năng tìm kiếm ảnh dựa trên ngữ cảnh: nó có thể độc lập và có thế tự động, hoá.
Các công nghệ hiện tại đa phần qui về tìm kiếm ảnh dựa trên ngữ nghĩa {CBIR). CBIR được giới thiệu như phần bổ xung cho việc tiếu tới đánh chỉ mục. thuộc tính truyền thống, nó là cần thiết để cấu thanh CSDL multimedia. Vì những LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay thông tin nói chung sử dụng trong ảnh là phỏ biến.
Rất nhiền Tính vực sử dụng ảnh như một công, cụ để thực hiện công việc. Những năm gần đây, chứng kiến tốc độ gia tăng mạnh của ảnh số trên toàn thế giới, bởi sự gia tăng mạnh mẽ của các trạm làm việc tại mặt đất cũng như trạm vệ tinh, khó khău trong lưn trữ, chỉ phí cao cho xử lý và internet. các ứng dụng của ảnh páp phần ra dời thế hệ ảnh số. Các ứng dụng của ảnh bao gồm: giải trí số, thư việu số, giáo đục và World Wide Web (www).
Céc ting dung ngày cảng trở nên phụ thuộc vào việc sử dụng ảnh gốc. Lợi ích trước mắt cha ảnh số gồm cả mặt xã hội và thương mại. Sử dụng ảnh gốc giứp sáng (ae sin phẩm xưới, tiết kiệm thời gian và tiên bạc. Tuy nhiêu, độ lớu của kho lưu trữ ảnh số trên toàn thế giớt có giới hạn, sự tận dụng ảnh số từ CSDL hiện tại khố hơn.
Diều này là vì thiếu cách đánh chỉ mục và quản lý ảnh số chuẩn. "Thông thường các ảnh được lưu trữ trong CSDL sử dụng dưới dạng các thông tin thuộc tính. Thuận lợi của việc đánh chỉ mục thuộc tính ảnh: nó có thể cung cấp cho người sử dụng từ khoá 1ìm kiếm lướt qua mục lục, thậm chí thong qua giao truy vấn; ví dụ như ngôn ngữ truy vấn cấu trúc (SỌI. Tuy nhiên, nhìn từ bên ngoài có bạu chế; một trong những bạn chế đá là thời gian tính toán khi CSDL lớn, nó dường như khỏng thể chú giải thủ công tất cả các ảnh.
Miặt khác các đặc trưng thị giác cha ảnh rất khó mô tả bằng từ ngữ một cách khách quan, có một tiêu diểm mới trên việc phát triển công nghệ đánh chỉ mục ảnh, đó là khả năng tìm kiếm ảnh dựa trên ngữ cảnh: nó có thể độc lập và có thế tự động, hoá. Các công nghệ hiện tại đa phần qui về tìm kiếm ảnh dựa trên ngữ nghĩa {CBIR). CBIR được giới thiệu như phần bổ xung cho việc tiếu tới đánh chỉ mục. thuộc tính truyền thống, nó là cần thiết để cấu thanh CSDL multimedia.
Vì những DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Đối tượng bị làm nhiễu bởi biến dối phổ.2: Ảnh và các biếu đổi khác Hình 1.3: Điểm qua O tại vị trí x và độ chia t của tín hiệu.4: (a) Khoảng cách Ocdllil,. s22 11t rsree 25 {b} khoảng cách Cosin, (c) khoảng cách L. 25 Hình 1:a) Ảnh ký tự,b) mức đường tương ứng, c) Đoạn mức đường.2: Nhóm dữ liện 950 diểm dồng dạng.5: Vấn để quan trọng của phân bố phương thức nền.6: Phân doạn ảnh dã scan và 71 dường mức có mức ý nghĩa cực dại.7: Nhóm với mới quan hệ tới hướng.8: Nhóm trong không gian(toa dộ x, hướng).9: Thử nghiệm Guernica.L0: Thử nghiệm “ Guernica “ quan hệ tương ứng ý nghĩa không đổi.11: Hai doạn mức đường và khung tương ứng Hình 2.12: Thử nghiệm ^ Ciuernica '* Tình 3.1: Trích chọn mức dường cóý nghĩ: TRnh 3.3: Mã hoá sự không đổi tương đương bán cục bộ.4: Mã hóa bán cục bộ mối quan hệ không dồi.5 : Mã hóa hình dạng bán cục bộ quan hệ bất biến. Khoảng cách bậc hai.
Khoảng cách Mahalanobis 1.Thực biện phé 1. Độ nhạy và độ chính 1. TỶ lệ trọng số thành công (PWIT Percentage of Weighted Iits) 1. Phần trăm của thứ bậc giống nhau (PSR-Perccntage of Similarity 1.
Trích chọn lặc trưng 1. Chương 2 Phương pháp tách conlrario. Cluster có thứ bậc và đánh giá giá trị.Giá trị nhóm Contrario. Tiêu chuẩn kết hợp tốt nhất.
Vấn đề tnh todu 2. Lựa chọu vùng thị 2. Kết cấu nhóm và không gian tương ứng, 2. Tại sao phải tách kết cấu không gian.
Dới sánh nhân tố hình d 2. Biếu đối mô tả 2. Trường hợp tương đồng. Trường hợp biến đổi mối quan hị 2.
Cluster c6 ý nghĩa của biến đổi. Phép do s không tương dương giữa các 2.2 Phương thức nền 2. Kỹ thuật nhóm.4, Thao Indi Chương 3:Phương pháp ra quyết định Conlrano 3. Một quyết định Contrario 3.
Phương pháp bình dạng trái ngược phương pháp nên 3. Phương thức quyết định Contrario. Ước lượng xác suất cảnh báo sai.6: Mã hoá sự tương đồng không đổi.1: Ảnh và mức đường có ý nghĩa.2: Thử nghiệm hitchcook, TRnh 4.3: Phương pháp nhận dạng bán cục bộ quan hệ không dổi Hình 4.4: Phương pháp nhận dạng quan hệ bán cục bộ không đối Tinh 4.5 Phương pháp nhận dạng bán cục bộ.6: Tập các đoạn đường mức đổi sánh với ảnh trong CSDL.7: Phương pháp bán cục bộ tương đồng không đổi.8: Ảnh gốc và mức đường cớ ý nghĩa Tĩnh 4.9: Ảnh Menima và mức đường có ý nghĩa. DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Đối tượng bị làm nhiễu bởi biến dối phổ.2: Ảnh và các biếu đổi khác Hình 1.3: Điểm qua O tại vị trí x và độ chia t của tín hiệu.4: (a) Khoảng cách Ocdllil,.
s22 11t rsree 25 {b} khoảng cách Cosin, (c) khoảng cách L. 25 Hình 1:a) Ảnh ký tự,b) mức đường tương ứng, c) Đoạn mức đường.2: Nhóm dữ liện 950 diểm dồng dạng.5: Vấn để quan trọng của phân bố phương thức nền.6: Phân doạn ảnh dã scan và 71 dường mức có mức ý nghĩa cực dại.