Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості (Jun 2025)

Розроблення об’єктно-орієнтованого алгоритму порівняння зображень для їх ефективного пошуку

  • Олександр Прокопенко,
  • Сергій Смеляков

DOI
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.2.079
Journal volume & issue
no. 2(32)

Abstract

Read online

Об’єктом у статті є пошук зображень на основі змісту. Предмет дослідження – моделі та методи пошуку зображень на основі змісту (CBIR) і управління значними обсягами медіаконтенту у великих системах збереження зображень. Мета статті – розроблення алгоритму порівняння об’єктно-орієнтованих дескрипторів зображень, що передбачає використання передових моделей комп’ютерного зору для виявлення об’єктів і побудови ефективних методів порівняння й пошуку цих дескрипторів. Запропонований дескриптор і алгоритм порівняння мають на меті підвищити ефективність і точність процесів пошуку зображень і управління ними. Завдання: аналіз сучасних підходів і рішень для створення та порівняння дескрипторів зображень та їх використання в пошуку зображень на основі змісту (CBIR); розроблення метрик і алгоритмів порівняння дескрипторів зображень, що ефективно використовують інформацію про виявлені об’єкти, такі як їх типи, розміри та місце розташування для пошуку зображень у великих сховищах даних; проведення експериментів для оцінювання запропонованого алгоритму пошуку за зображенням і порівняння ефективності з наявними рішеннями. Методологія передбачає всебічний огляд передових методів створення дескрипторів зображень, зокрема: геш-дескрипторів, створених вручну дескрипторів, дескрипторів на основі глибокого навчання; аналіз використання наявних дескрипторів у системах CBIR, зважаючи на їх переваги й обмеження; аналіз найкращих алгоритмів пошуку за зображенням, зокрема з підходами, що використовують глибоке навчання; розроблення алгоритму порівняння об’єктних дескрипторів для завдань пошуку за тегами, зображенням тощо. Досягнуті результати: розроблено дескриптор зображення, оснований на об’єктах, виявлених за допомогою сучасних моделей машинного навчання; розроблено метрики й алгоритми порівняння запропонованих дескрипторів, що дають змогу використовувати їх для пошуку зображень на основі змісту у великих сховищах даних; проведено серію експериментів для оцінювання ефективності та якості пошуку у великих системах збереження зображень за допомогою запропонованого дескриптора та алгоритмів. Експерименти дали змогу порівняти їх ефективність з наявними методами, виявивши їх переваги й обмеження, а саме: більш швидке створення дескриптора, більш швидке порівняння дескрипторів, ніж гешовані, створені вручну, та дескриптори на основі глибокого навчання, ефективне фільтрування зображень у сховищі, вища якість та швидкість пошуку зображень, але ефективність дескриптора залежить від якості моделі та даних, що використовуються для виявлення об’єктів, оскільки зображення без виявлених об’єктів не з’являються внаслідок пошуку, що може обмежувати повноту пошуку. Висновки. Розроблений алгоритм порівняння об’єктно-орієнтованих дескрипторів зображень є ефективним інструментом для розв’язання низки завдань пошуку зображень на основі змісту. Досягнуті результати є задовільними, оскільки розроблений алгоритм пошуку зображень перевершує більшість аналогів за швидкістю та якістю пошуку. Перспективним напрямом цього дослідження є побудова системи пошуку зображень на основі змісту з використанням розробленого дескриптора та алгоритмів, посилене застосування паралельних і розподілених обчислень, доопрацювання під конкретні потреби, що дасть змогу використовувати його не тільки в контексті зображень загального призначення, а й для більш точних наукових напрямів.

Keywords