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空間關係分類以及相似性量測之 範用結構

空間關係分類以及相似性量測之 範用結構. A General Framework For Classification and Similarity Measure of Spatial Relationship. 研究生：洪宗賢 指導教授：蔣依吾 博士 國立中山大學資訊工程學系. Symbol-Based. 以文字當搜尋鍵值 Google 影像搜尋系統 : 缺點 : 意義含糊、耗費大量人力註解. 2. Content-Based Image Retrieval (CBIR). Color Histogram

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空間關係分類以及相似性量測之 範用結構

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Presentation Transcript

  1. 空間關係分類以及相似性量測之 範用結構 A General Framework For Classification and Similarity Measure of Spatial Relationship 研究生：洪宗賢 指導教授：蔣依吾 博士 國立中山大學資訊工程學系

  2. Symbol-Based • 以文字當搜尋鍵值 • Google影像搜尋系統 : • 缺點: 意義含糊、耗費大量人力註解 2

  3. Content-Based Image Retrieval(CBIR) Color Histogram [Shamik2002, Saha S.K2004] Reference Color Table Method [S. C. Pei99] Sobel Edge Detection [S.E.Lotfy2000,Natalia2004] Chain Code [Chalechale2004, Heechan2005]

  4. Multiple-Instance Learning (MIL) ∩ ∩ ━ {藍天、白雲、樹木、岩石、瀑布} 1. {藍天、白雲、樹木、岩石、瀑布} 2. {岩石、瀑布、河流} 3. {樹木、岩石、瀑布} 正相關影像特徵 ： 負相關影像特徵: 藍天、白雲、草原、岩石 Concept = {岩石,瀑布}–{藍天,白雲,草原,岩石} ={瀑布} 4

  5. MIL搜尋結果 3(+): 1(-): 資料庫影像數：2678

  6. 遭遇問題 RSS：Retrieval by Spatial Similarity Positive Images Retrieval Images RSS , Ranking? Feature Space? ,

  7. 論文流程 空間關係 定義 多張正負相關影像 空間關係 相鄰圖 正負相關特徵空間 (RSS) 影像相似性量測

  8. 空間關係推理技術 SMR SRC [2001] [97] 9DLT Matrix SRR [2001] [91] GPN Matrix PN Matrix [97] [2001] 2d G-string 2d C-string 2d C+ string [94] 2d string 2d string [88] [92] 2d B-string 2d Bε-string SRR MSR [87] [92] [92] [2005] [2004] WeiRe’s method 2d H-string [88] [2001] 2d+ string 2d PIR-string [99] SBA [95] Pointset [91] [2005]

  9. 一維空間關係 13 種空間關係 推論出二維空間169(13*13)種空間關係

  10. 空間關係相鄰圖 1

  11. 二維空間關係 11

  12. 合併

  13. 推論流程 (1) Vs. (2) Vs. , , (3) Vs.

  14. 合併規則 14

  15. 多張影像特徵空間

  16. 正負相關影像特徵空間 正相關影像 負相關影像 SRU：空間關係宇集合

  17. 正負相關影像特徵空間 Positive Images Negative Images Retrieval Images A 17

  18. 多張影像之相似性量測 Positive Images:(P) Retrieval Images:( R) Negative Images:(N) RSS , , 1. 空間關係之相似性:由特徵空間和距離計算 2.使用MIL產生的比重問題

  19. 多張影像之相似性量測 Positive Images: MIL Proportion for Spatial Similarity :

  20. 多張影像之相似性量測 Positive Images: MIL A:

  21. 多張影像之相似性量測 C: , Negative Images:(N) B:未被分類元素 =SRU-A-C , , ∈ B ∈ A

  22. 多張影像之相似性量測 比對 , ,

  23. 多張影像之相似性量測 Positive Images:(P) retrieval images: , vs. Negative Images:(N) ,

  24. 結論 • 可讓使用者能動態地歸結出有興趣之空間關係範圍，並計算出影像間之相似性以作為搜尋之依據 • 未來展望： 1.加入碎形編碼技術 2.加入其他特徵比對

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