Recupero delle immagini: Sbloccare la potenza dei dati visivi

Di Fouad Sabry

Che cos'è il recupero delle immagini

Un sistema di recupero delle immagini è un sistema informatico utilizzato per sfogliare, cercare e recuperare immagini da un ampio database di immagini digitali. I metodi più tradizionali e comuni di recupero delle immagini utilizzano alcuni metodi per aggiungere metadati come didascalie, parole chiave, titolo o descrizioni alle immagini in modo che il recupero possa essere eseguito sulle parole dell'annotazione. L'annotazione manuale delle immagini richiede tempo, è laboriosa e costosa; per risolvere questo problema, sono state condotte numerose ricerche sull'annotazione automatica delle immagini. Inoltre, l'aumento delle applicazioni web sociali e del web semantico hanno ispirato lo sviluppo di diversi strumenti di annotazione delle immagini basati sul web.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: recupero di immagini

Capitolo 2: recupero di informazioni

Capitolo 3: immagine basata sul contenuto recupero

Capitolo 4: Annotazione automatica delle immagini

Capitolo 5: Google Immagini

Capitolo 6: Metaricerca delle immagini

Capitolo 7: Motore di ricerca visiva

Capitolo 8: Ricerca inversa di immagini

Capitolo 9: TinEye

Capitolo 10: Esplorazione della raccolta di immagini

(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul recupero delle immagini.

(III) Esempi reali dell'utilizzo del recupero delle immagini in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di recupero di immagini.

 

 

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 5 mag 2024

Anteprima del libro

Capitolo 1: Recupero delle immagini

Per visualizzare, cercare e recuperare immagini digitali da un database di grandi dimensioni, è necessario un sistema di recupero delle immagini. La maggior parte degli approcci comuni e consolidati al recupero delle immagini si basa sull'annotazione con metadati come didascalie, parole chiave, titoli e descrizioni. Poiché l'annotazione manuale delle immagini è un processo costoso e dispendioso in termini di tempo, sono stati condotti studi approfonditi sull'automazione del processo. Diversi strumenti di annotazione delle immagini basati sul web sono stati sviluppati anche come risultato diretto dell'ascesa delle applicazioni social web e del web semantico.

Banireddy Prasaad, Amar Gupta, Hoo-min Toong e Stuart Madnick del MIT hanno creato il primo sistema di recupero di database di immagini basato su microcomputer negli anni '90.

A partire dall'anno 2021, non sono stati costruiti sistemi di recupero delle immagini per le immagini 3D, ma solo quelli 2D.

Per trovare le immagini, è possibile utilizzare una tecnica di ricerca dei dati chiamata ricerca di immagini. Un utente può eseguire una ricerca di immagini inserendo una parola chiave, selezionando un file/collegamento immagine o facendo clic su un'immagine; Il sistema restituirà quindi risultati simili alla selezione dell'utente. I meta tag, la distribuzione del colore nelle immagini, gli attributi di regione/forma, ecc. potrebbero fungere da somiglianza utilizzata per i criteri di ricerca.

Le immagini possono essere cercate in base ai loro metadati, che possono includere parole chiave, descrizioni e altro ancora.

L'uso della visione artificiale nel recupero delle immagini, noto anche come recupero di immagini basato sul contenuto (CBIR). L'obiettivo del recupero di immagini basato sul contenuto (CBIR) è quello di eliminare la necessità di descrizioni testuali recuperando immagini che condividono caratteristiche visive (trame, colori, forme e così via) con un'immagine di query o funzionalità di immagine specificate dall'utente.

I motori di ricerca che indicizzano i risultati in base alle caratteristiche visive delle immagini, come colore, texture, forma/oggetto e così via, sono inclusi nell'elenco dei motori CBIR.

Ricerca di immagini in una collezione utilizzando strategie di esplorazione non convenzionali.

Per valutare la difficoltà di progettare un sistema di ricerca di immagini, è fondamentale cogliere l'ampiezza e la profondità dei dati delle immagini. I design dei motori di ricerca sono fortemente influenzati da fattori come il numero previsto di utenti e i dati demografici di tali utenti. Lungo questo asse, possiamo classificare i risultati della ricerca come segue:

Archivi: in genere memorizzano grandi quantità di dati omogenei e specifici per argomento in un formato strutturato o semi-strutturato.

Le raccolte specifiche del dominio sono quelle omogenee e accessibili solo agli utenti autorizzati che lavorano per un insieme ristretto di obiettivi. Le banche dati nel campo della medicina e le immagini satellitari sono due tipi di tali collezioni.

Enterprise Collection si riferisce al database di immagini interno di un'organizzazione, che contiene un'ampia varietà di tipi di file. Ci sono numerose opzioni per l'archiviazione delle fotografie.

Una collezione personale è una collezione accessibile principalmente dal suo proprietario, è di dimensioni compatte ed è in genere archiviata localmente su un supporto di archiviazione.

Le immagini pubblicate sul World Wide Web possono essere visualizzate da chiunque abbia accesso al World Wide Web. Gli array di dischi di grandi dimensioni vengono in genere utilizzati per archiviare queste raccolte di immagini semi-organizzate, eterogenee e di grandi dimensioni.

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