Gesellschaft für Informatik e.V.

Lecture Notes in Informatics


Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2002 D-3, 163-172 (2002).

GI, Gesellschaft für Informatik, Bonn
2002


Editors

Dorothea Wagner (ed.)


Copyright © GI, Gesellschaft für Informatik, Bonn

Contents

Merkmalhistogramme für die Suche in Bilddatenbanken

Sven Siggelkow

Abstract


Invariante Merkmale bleiben unverändert, wenn die Daten mit einer vorgegebenen Transformationklasse verändern. Diese Eigenschaft kann in Anwendungen von Vorteil sein, bei denen die Orientierung oder absolute Position von Objekten irrelevant sind, z.B. bei der Suche nach ähnlichen Bildern. Wir verwenden hier Merkmale, welche sich durch Integration über die Transformationsgruppe der Euklidischen Bewegungen bilden lassen. Deren Berechnungskomplexität ist aber zu hoch, zumal es sich um der angestrebten Applikation um Bilddaten oder gar Volumendaten handelt. An- statt die Merkmale vollständig zu berechnen, wird daher eine Monte-Carlo Schätzung des Integrals durchgeführt, so daß eine konstante Komplexität erreicht werden kann, ohne daß das Merkmal zu stark von der ursprünglichen Berechnung abweichen würde. Um die Aussagekraft der Merkmale zu erhöhen werden mehrdimensionale Merkmalhistogramme statt der ursprünglichen Merkmale konstruiert. Durch eine gewichtete Zuweisung der Werte zu den Histogrammcontainern wird zudem die Unstetigkeit der Histogrammfunktion beseitigt. Schließlich werden die Methoden anhand von zwei Applikationen demonstriert: einem System zur allgemeinen Bildsuche, sowie einem Programm zur automatischen Suche von Briefmarken anhand von eingescannten Vorlagen.


Full Text: PDF

GI, Gesellschaft für Informatik, Bonn
ISBN 3-88579-407-1


Last changed 12.06.2012 13:42:04