ZSBD-2st-1.2-w8.tresc-1.4-Slajd27

Z Studia Informatyczne
Wersja z dnia 12:53, 9 sie 2006 autorstwa PKrzyzagorski (dyskusja | edycje)
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania

Testowanie podobieństwa obrazów

Testowanie podobieństwa obrazów


Do realizacji testów podobieństwa na potrzeby wyszukiwania obrazów w oparciu o zawartość służą metody:

1. Przeciążona metoda SI_Score typu SI_StillImage: SI_Score(SI_AverageColor), SI_Score(SI_ColorHistogram), SI_Score(SI_PositionalColor), SI_Score(SI_Texture), SI_Score(SI_FeatureList).

2. Metody SI_Score(SI_StillImage) typów SI_AverageColor, SI_ColorHistogram, SI_PositionalColor, SI_Texture i SI_FeatureList.

Zwraca uwagę brak metody do bezpośredniego porównywania dwóch obiektów SI_StillImage ze sobą. W celu porównania dwóch obrazów należy najpierw z jednego z nich wyekstrahować właściwość lub właściwości wizualne, które mają być uwzględnione w teście podobieństwa. Jeśli test ma dotyczyć więcej niż jednej właściwości, należy w kolejnym kroku utworzyć obiekt SI_FeatureList przypisując poszczególnym właściwościom wagi.

Wynikiem zwracanym przez metody SI_Score jest nieujemna liczba zmiennoprzecinkowa. Im mniejsza wartość tym lepiej wzorzec właściwości reprezentuje porównywany z nim obraz. Wartość 0 oznacza najlepsze dopasowanie do wzorca.

W przypadku testów realizowanych z wykorzystaniem obiektu SI_FeatureList, końcowy wynik metody SI_Score jest średnią ważoną wyników metod SI_Score dla poszczególnych właściwości, co ilustruje wzór przedstawiony na slajdzie. N jest liczbą właściwości zawartych w obiekcie SI_FeatureList, Fi to i-ta właściwość, a Wi jej waga.


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>