Разработка методов поиска изображений на основе вычислительных моделей визуального внимания

Оглавление
Введение.
Глава 1. Анализ состояния предметной области. Постановка задач исследования.
1.1. Основные по ятия и общая постановка задачи поиска
ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СОДЕРЖАНИЯ.
1.2. Архитектура СЯЛс истем.
1.3. Признаки изображений, используемые в СЯЯсистемах.
1.3.1. Признаки цвета.
1.3.2. Признаки текстуры
1.3.3. Признаки форм ы
1.4. Сравнительный анализ современных СЯЯсистем.
1.4.1. Анализ результатов ранее проведенных исследований СВ1Ясистем
1.4.2. Сравнительный анализ демоверсий современных СВШсистем
1.5. Постановка задач исследования
Глава 2. Исследование алгоритмов сегментации изображений
2.1. Постановка задачи сегментации изображений
2.2. Классификация алгоритмов сегментации изображений.
2.2.1. Анализ подходов к классификации алгоритмов сегментации изобраэсений
2.2.2. Обобщенная классификация алгоритмов сегментации изображений
2.3. Исследование критериев оценки качества сегментации.
2.3.1. Классификация критериев оценки качества сегментации
2.3.2. Супервизорные критерии оценки качества сегментации.
2.3.3. Исследование супервизорных критериев оценки качества сегментации
2.3.4. Результаты сравнения супервизорных критериев оценки качества сегментации
2.4. Сравнение алгоритмов сегментации.
2.4.1. Анализ предшествующих работ по сравнению алгоритмов сегментации изображений
2.4.2. Методика сравнения алгоритмов сегментации изображений
2.4.3. Результаты сравнения алгоритмов сегментации изображений.
2.5. Выводы.
Глава 3. Исследование вычислительных моделей, описывающих механизм восприятия изображений человеком.
3.1. Основные понятия.
3.2. Вычислительные модели внимания.
3.2.1. Классификация вычислительных моделей внимания
3.2.2. Вычислительные модели восходящего внимания.
3.2.3. Исследование 1УКалгоритма.
3.3. Исследование степени субъективности внимания человека
3.4. Алгоритм нахождения протообъекта
2.4.1. Описание алгоритма нахождения протообъекта
3.4.2. Сравнение алгоритма и алгоритма нахождения протообъекта.
3.5. Выводы
Глава 4. Модель системы поиска изображений но визуальному сходству
4.1. Общая характеристика системы
4.1.1. Формирование запроса
4.1.2. Извлечение признаков
4.1.3. Измерение сходства изображений
4.2. Анализ результатов поиска разработанной модели Дсистемы.
4.2.1. Критерии оценки эффективности поиска изображений
4.2.2. Тестовое множество изображений
4.2.3. Шкала релевантности.
4.2.4. Методика автоматической оценки качества результатов поиска.
4.2.5. Эксперимент 1. Поиск по глобальному признаку цвета
4.2.6. Эксперимент 2. Поиск по признаку цвета уровня протообъекта объект на изображениизапросе находится автоматически
4.2.7. Эксперимент 3. Поиск по признаку цвета уровня протообъекта объект на изображениизапросе задат пользователь
4.3. Сравнительный анализ результатов экспериментального исследования разработанной модели С7системы
4.3.1. Сравнение результатов проведенных экспериментов.
4.3.2. Анализ совпадений изображений, верно найденных различными методами поиска
4.3.3. Комбинирование поиска по глобальному признаку цвета и признаку цвета протообъекта
4.3.4. Анализ изображений, найденных разными методами
4.4. Сравнение результатов комбинированного поиска изображений с результатами других исследований по поиску изображений.
4.4. . Сравнение с РОМИП
4.4.2. Сравнение результатов комбинированного поиска изображений с известными демоверсиями Iсистем.
4.4.3. Сравнение с системой I
4.5. Выводы
Заключение.
Литература