Bildabruf: Erschließen Sie die Kraft visueller Daten

Von Fouad Sabry

Was ist Bildabruf?

Ein Bildabrufsystem ist ein Computersystem, das zum Durchsuchen, Suchen und Abrufen von Bildern aus einer großen Datenbank digitaler Bilder verwendet wird. Die meisten herkömmlichen und gebräuchlichen Methoden zum Abrufen von Bildern verwenden eine Methode zum Hinzufügen von Metadaten wie Bildunterschriften, Schlüsselwörtern, Titeln oder Beschreibungen zu den Bildern, sodass der Abruf über die Anmerkungswörter erfolgen kann. Manuelle Bildanmerkungen sind zeitaufwändig, mühsam und teuer; Um dieses Problem anzugehen, wurde umfangreiche Forschung zur automatischen Bildanmerkung betrieben. Darüber hinaus hat die Zunahme von Social-Web-Anwendungen und dem Semantic Web die Entwicklung mehrerer webbasierter Bildanmerkungstools inspiriert.

Wie Sie davon profitieren werden

(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Bildabruf

Kapitel 2: Informationsabruf

Kapitel 3: Inhaltsbasiertes Bild Abruf

Kapitel 4: Automatische Bildanmerkung

Kapitel 5: Google Bilder

Kapitel 6: Bild-Metasuche

Kapitel 7: Visuelle Suchmaschine

Kapitel 8: Umgekehrte Bildersuche

Kapitel 9: TinEye

Kapitel 10: Erkundung der Bildersammlung

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Bildwiederherstellung.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Bildwiederherstellung in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen für jede Art von Bildwiederherstellung hinausgehen möchten.

 

 

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Eine Milliarde Sachkundig [German]
• Erscheinungsdatum: 5. Mai 2024

Buchvorschau

Kapitel 1: Abrufen von Bildern

Zum Anzeigen, Suchen und Abrufen digitaler Bilder aus einer großen Datenbank benötigen Sie ein Bildabrufsystem. Die meisten gängigen und etablierten Ansätze zum Abrufen von Bildern beruhen darauf, sie mit Metadaten wie Bildunterschriften, Schlüsselwörtern, Titeln und Beschreibungen zu versehen. Da die manuelle Bildannotation ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess ist, wurden umfangreiche Studien zur Automatisierung des Prozesses durchgeführt. Als direkte Folge des Aufstiegs von Social-Web-Anwendungen und des semantischen Webs wurden auch mehrere webbasierte Bildanmerkungstools entwickelt.

Banireddy Prasaad, Amar Gupta, Hoo-min Toong und Stuart Madnick vom MIT entwickelten in den 1990er Jahren das erste mikrocomputerbasierte Bilddatenbank-Abrufsystem.

Ab dem Jahr 2021 wurden überhaupt keine Bildabrufsysteme für 3D-Bilder gebaut, sondern nur 2D-Bilder.

Um Bilder zu finden, können Sie eine Datensuchtechnik namens Bildersuche verwenden. Ein Benutzer kann eine Bildersuche durchführen, indem er ein Schlüsselwort eingibt, eine Bilddatei/einen Link auswählt oder auf ein Bild klickt. Das System gibt dann Ergebnisse zurück, die der Auswahl des Benutzers ähnlich sind. Meta-Tags, Farbverteilung in Bildern, Regionen-/Formattribute usw. könnten alle als Ähnlichkeit dienen, die für Suchkriterien verwendet wird.

Bilder können anhand ihrer Metadaten gesucht werden, die Schlüsselwörter, Beschreibungen und mehr enthalten können.

Der Einsatz von maschinellem Sehen bei der Bildabfrage, auch bekannt als inhaltsbasierte Bildabfrage (CBIR). Das Ziel des inhaltsbasierten Bildabrufs (CBIR) besteht darin, die Notwendigkeit von Textbeschreibungen zu eliminieren, indem Bilder abgerufen werden, die visuelle Merkmale (Texturen, Farben, Formen usw.) mit einem Abfragebild oder benutzerdefinierten Bildmerkmalen teilen.

Suchmaschinen, die Ergebnisse basierend auf visuellen Merkmalen von Bildern wie Farbe, Textur, Form/Objekt usw. indizieren, sind in der CBIR Engines List enthalten.

Suche nach Bildern in einer Sammlung mit unkonventionellen Erkundungsstrategien.

Um die Schwierigkeit bei der Entwicklung eines Bildsuchsystems zu beurteilen, ist es wichtig, die Breite und Tiefe der Bilddaten zu erfassen. Das Design von Suchmaschinen wird stark von Faktoren wie der erwarteten Anzahl der Benutzer und der Demografie dieser Benutzer beeinflusst. Entlang dieser Achse können wir die Suchergebnisse wie folgt kategorisieren:

Archive - speichern in der Regel große Mengen themenspezifischer, homogener Daten in einem strukturierten oder halbstrukturierten Format.

Domänenspezifische Sammlungen sind solche, die sowohl homogen als auch nur für autorisierte Benutzer zugänglich sind, die auf einen engen Satz von Zielen hinarbeiten. Datenbanken in den Bereichen Medizin und Satellitenbilder sind zwei Arten solcher Sammlungen.

Enterprise Collection bezieht sich auf die interne Bilddatenbank einer Organisation, die eine Vielzahl von Dateitypen enthält. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Fotos zu archivieren.

Eine persönliche Sammlung ist eine Sammlung, auf die ihr Besitzer in erster Linie zugreifen kann, die kompakt ist und in der Regel lokal auf einem Speichermedium gespeichert wird.

Bilder, die im World Wide Web veröffentlicht werden, können von jedem mit Zugang zum World Wide Web angezeigt werden. Große Festplatten-Arrays werden in der Regel verwendet, um diese halborganisierten, heterogenen und massiven Bildsammlungen zu speichern.

Regelmäßig finden Workshops statt, die sich der Bewertung und Verbesserung der Funktionalität von Bildwiederherstellungssystemen widmen.

ImageCLEF ist ein fortlaufendes Unterforum des Cross Language Evaluation Forum, das Bildabruftechniken mit textuellen vergleicht und