Автоматическое аннотирование ландшафтных изображений
Автор: Проскурин Александр Викторович
Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau
Рубрика: Математика, механика, информатика
Статья в выпуске: 3 (55), 2014 года.
Бесплатный доступ
Поиск изображений в сети Интернет и специализированных базах является актуальной задачей. Для такого поиска целесообразно применять системы автоматического аннотирования изображений на основе низкоуровневых характеристик. Проведен анализ существующих методов автоматического аннотирования изображений, а также алгоритмов автоматической сегментации. Приведены описания модели машинного перевода и алгоритма сегментации JSEG. Предложен набор визуальных признаков для описания областей изображений, включающий статистические признаки второго порядка и фрактальные признаки. Разработан алгоритм ААЛИ на основе модели машинного перевода. Предложенный алгоритм аннотирует с точностью до 88 % и применим для аннотирования изображений в специализированных базах и сети Интернет.
Ландшафтные изображения, автоматическое аннотирование, алгоритм сегментации jseg, текстурные признаки
Короткий адрес: https://sciup.org/148177263
IDR: 148177263
Список литературы Автоматическое аннотирование ландшафтных изображений
- Zhang D., Islam Md. M., Lu G. A review on automatic image annotation techniques//Pattern Recognition. 2012. Vol. 45(1). P. 346-362.
- Duygulu P., Barnard K., Freitas N., Forsyth D. Object recognition as machine translation//In The Seventh European Conference on Computer Vision. Part IV. 2002. P. 97-112.
- Dey V., Zhang Y., Zhong M. A review on image segmentation techniques with remote sensing perspective//Proceedings of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Symposium (ISPRS10). Vol. XXXVIII, Part 7A. 2010. P. 31-42.
- Deng Y., Manjunath B.S. Unsupervised Segmentation of Color-Texture Regions in Images and Video//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. Vol. 23(8). P 800-810.
- Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. СПб.: Изд-во ИТМО, 2008. 195 с.
- Haralick R.M., Shanmugam K., Dinstein I.H. Textural Features for Image Classification//IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics. 1973. Vol. 3(6). P. 610-621.
- Favorskaya M.N., Petukhov N.Y. Recognition of natural objects on air photographs using neural networks//Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2011. Vol. 47(3). P. 233-238.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Изд. дом «Техносфера», 2008. 1072 с.
- IAPR TC-12 Benchmark [Электронный ресурс]. URL: http://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/imageclef/resources/iaprtc12.tgz (дата обращения: 20.11.2013).
