ВКР: Создание экспериментального стенда для оценки методов поиска изображений по содержанию

Оглавление

Оглавление
1. Введение
2. Обзор литературы
3. Постановка задачи
4. Архитектура экспериментального стенда
4.1. Общее описание
4.2. Требования к приложению для асессоров
4.3. Требования к приложению для разработчиков
4.4. Взаимодействие с библиотекой разработчика
4.4.1. Описание процесса взаимодействия
4.4.2. Описание интерфейсов
4.5. Встроенные отчёты
5. Реализация экспериментального стенда
5.1. Приложение для асессоров
5.1.1. Интерфейс
5.1.2. База данных
5.2. Приложение для разработчиков
5.2.1. Интерфейс
5.2.2. База данных
6. Экспериментальное сравнение методов поиска по цвету
6.1. Оцениваемые методы поиска изображений по содержанию
6.2. Постановка эксперимента
6.3. Результаты эксперимента
7. Заключение
Литература

1. Введение

Задачи поиска той или иной полезной информации среди многочисленных источников являются, наверное, самыми интересными и актуальными. Действительно, алгоритмы, реализующие такой поиск, могут быть легко применимы на практике почти повсеместно. Ведь с задачами поиска мы сталкиваемся каждый день. Например, хотим почитать спортивные новости и должны из всего множества новостей отделить спортивные, хотим купить справочник по комнатным цветам и должны среди всего множества литературы выделить нужную нам группу, хотим заняться изучением какой-то новой интересной для нас темы и должны найти материалы именно по ней.
Огромное количество всевозможных исследований проведено в области поиска текстовой информации. Это и понятно, ведь с такими задачами когда-либо сталкивался каждый. Несмотря на это, текстовые коллекции – не единственные интересующие пользователей хранилища данных. Очень актуальными в последнее время являются задачи поиска изображений, как статических, так и динамических, музыки и др. Согласитесь, приятно найти в коллекции изображение или фильм, не просматривая всю коллекцию от начала до конца. Или, например, найти единожды случайно услышанную мелодию, которую хотелось бы прослушать ещё раз.
В последние несколько десятилетий задача поиска статических изображений продолжает оставаться крайне актуальной. Несмотря на то, что проведено огромное количество исследований и опубликовано большое количество работ, данная область является ещё не просто не до конца изученной, а всего лишь слегка тронутой исследователями, с нашей точки зрения. Здесь всё ещё имеются огромные просторы для работы и, скорее всего, источник тем для исследований в этой области никогда не иссякнет.
Основное внимание исследователей, что вполне логично, уделяется алгоритмам поиска изображений по содержанию (Content Based Image Retrieval, CBIR). Эта одна из сложнейших и интереснейших тем. Так как единственная информация, которую можно извлечь непосредственно из самого изображения – это