Методы и алгоритмы многомерного моделирования пространства характеристик изображений

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ МНОГОМЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ДЛЯ СИСТЕМ ПОИСКА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО СОДЕРЖАНИЮ.
1.1. Анализ проблем и применений поиска изображений по содержанию
1.2. Исследование возможности применения многомерного подхода к современным схемам поиска
1.3. Сравнение многомерного подхода с другими методами обработки и поиска изображений.
1.4. Анализ существующих систем поиска изображений по содержанию
1.5. Анализ методов многомерного моделирования пространства характеристик
1.5.1. Схемы преобразования многомерных векторов к одномерному виду.
1.5.2. Методы многомерного хеширования.
1.5.3. Методы иерархической декомпозиции многомерного пространства.
1.6. Постановка задачи исследования
1.7. Выводы
2. ФУНКЦИОНАЛЬНОСТРУКТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАН И Е
ПРОЦЕССА ПОИСКА ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОГО ПОДХОДА
2.1. Общая структура модели поиска изображений по содержанию на основе многомерного подхода.
2.2. Предобработка изображений.
2.3. Сегментация изображений.
2.4. Формирование многомерного вектора характеристик.
2.4.1. Критерии цвета.
2.4.2. Критерии текстуры
2.4.3. Критерии контура.
2.4.4. Критерии положения и формы.
2.5. Многомерное индексирование векторов характеристик.
2.6. Связь векторов многомерного пространства характеристик и семантической сети
2.7. Подсистема взаимодействия с человеком.
2.8. Выводы
3. МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ МНОГОМЕРНОГО ПРОСТРАНСТВА ХАРАКТЕРИСТИК
3.1. Общие принципы построения многомерного дерева.
3.2. Ограничивающие фигуры узлов многомерного дерева.
3.3. Решение проблемы большой размерности пространства.
3.4. Распределение критериев по вершинам дерева
3.5. Композитная функция расстояния в многомерном пространстве.
3.6. Решение проблемы нецелевых вершин.
3.7. Проблема проклятия измерений
3.8. Критериальная балансировка многомерного дерева
3.9. Результирующие принципы многомерной структуры.
3 Выводы.
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ.ИЗ
4.1. Алгоритмы обработки многомерного индекса
4.1.1. Алгоритмы поиска по многомерному индексу.
4.1.2. Алгоритм добавления объекта в многомерное дерево.
4.1.3. Алгоритм удаления объекта из многомерного дерева.
4.1.4. Алгоритм балансировки многомерного дерева по критериям.
4.1.5. Глобальная оптимизация многомерного индекса.
4.2. Программный комплекс поиска изображений по содержанию в дизайнерских коллекциях Дизайнер.
4.2.1. Назначение и особенности реализации.
4.2.2. Архитектура комплекса.
4.2.3. Выбор и ранжирование изображений
4.2.4. Интерфейс подсистемы
4.3. Программный комплекс распознавания дефектов в эпитаксиальных пленках кремниевых пластин РДЭП.
4.3.1. Назначение системы и особенности реализации.
4.3.2. Архитектура программноаппаратного комплекса.
4.3.3. Связь с семантической сетью и модуль реакций
4.3.4. Пользовательский интерфейс
4.3.5. Оценка результативности и эффективности применения ПК РДЭП на предприятии.
4.4. Выводы.
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ МОДЕЛ ИРОВАНИЯ.
5.1. Описание тестовых коллекций
5.2. Оценка релевантности поиска
5.2.1. Эксперименты на основе реальных коллекций
5.2.2. Эксперименты на основе синтезированной коллекции
5.3. Оценка производительности индекса.
5.3.1. Высота внутреннего дерева
5.3.2. Исследование алгоритмов балансировки.
5.4. Исследование методов и алгоритмов на основе программного комплекса РДЭП
5.4.1. Формирование коллекций изображений дефектов
5.4.2. Результаты экспериментов на синтезированных коллекциях с неизвестными параметрами кремниевой пластины
5.4.3. Результаты экспериментов на синтезированных коллекциях с использованием семантической сети.
5.4.4. Результаты экспериментов на реальных фотографиях
5.5. Тестирование отдельных алгоритмов и положений.
5.5.1. Алгоритм сегментации изображений
5.5.2. Алгоритм преобразования к палитре на основе карты трансформации.
5.5.3. Меры различия цветовых гистограмм.
5.6. Выводы
Заключение
Список литературы