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博碩士論文 etd-0719107-164542 詳細資訊
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論文名稱
Title
空間關係分類以及相似性量測之範用結構
A General Framework For Classification and Similarity Measure of Spatial Relationship
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
90
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2007-07-16
繳交日期
Date of Submission
2007-07-19
關鍵字
Keywords
空間關係、影像搜尋、相似性量測
Image Retrieval, Similarity Measure, Spatial Relation
統計
Statistics
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中文摘要
在數位時代中,影像資料在生活中也越來越普及,當使用者與影像資料越來越多時,對於影像資料之管理也越來越重要。因此如何由數量龐大資料找出符合使用者需求之影像,為使用者所殷切需求。
以往之影像資料庫檢索,大多以文字作為鍵值進行搜尋,這種方式不但須耗費大量人力對每張影像進行註解,更會隨著註解人員變動而有不同詮釋,進而出現文不對圖之情況。因此近年來提出以影像內容進行搜尋,也就是擷取出影像中之特徵,如物體大小、形狀、顏色、紋理以及物件間之空間關係等資訊作為搜尋依據。然而單一影像之特徵並不明確,無法確實地表現出使用者最有興趣之特徵,而使得檢索結果不理想。此外,僅根據單一張搜尋影像(query image)也無法代表使用者所有有興趣之形狀、大小或方位等特徵資訊。因此可藉由輸入多張與目標影像正、負相關之搜尋影像,透過Multiple-Instance Learning法則並結合物件間之空間關係,自動地找出與正相關影像(positive examples)相似特徵且與負相關(negative examples)不相似部分,使得搜尋特徵更為明確,並且動態地找出使用者最有興趣之特徵範圍。然而,使用Multiple-Instance Learning可能遭遇以下問題:1. 找不出正相關影像間共有特徵 2. 正相關影像之共有特徵是和負相關影像某特徵是相似的。以上這兩種問題,會導致系統無法從這些影像中找出最佳理想特徵。
空間關係代表兩兩物件在空間域上之相對位置,許多藉由空間相似性進行搜索(RSS, Retrieval by Spatial Similarity) 之技術已經被應用在影像資料庫上,現今關於空間關係推論大多根據2D-String圖像資料結構與9DLT或結合這兩種方法繼而延伸出的相關技術,如2D-PIR。但對於空間關係之分類卻無統一規則,大都只憑邏輯上之距離進行分類,並無實際理論基礎,以致於出現模稜兩可以及錯誤分類之情形,所以無法達到更精確之比對。
本論文以Multiple-Instance Learning為基礎,著重於影像資訊在空間關係之比對以及分類之合理性,用以判別空間關係分類是否正確,於分類後更提出影像相似性量測之模組,以計算影像在空間關係上之相似性。關於空間關係分類方面,首先根據空間關係定義和已符合正定性、對稱性及三角不等式之距離定義,決定各個空間關係彼此間之距離,進而得知空間關係相鄰圖;接著,元素合併意味著其他各點到該群組距離相同,在此合併定義及合併後仍符合三角不等式之前提下,推導出合併限制,如此就可依據合併限制將各個空間關係進行合併,以達到合理分類效果。然而人類視覺對於空間關係之著眼點並非單純地只會在共有空間關係上,而是會根據所給之空間關係衍伸出特定範圍,且被定義為相鄰圖上空間關係間之最短路徑,依此做法,即使不存在共有空間關係,也能對空間關係分類,找出理想特徵範圍。如此則可根據正、負相關影像分別地找出空間關係路徑之聯集,而在正相關集合減去負相關集合後,所得結果為多張影像對於空間關係之分類,亦即為使用者有興趣之空間關係範圍。
而在正確分類和合併後,除了考量空間關係彼此間之相似性和物件差異之外,更加入正負相關特徵空間之影響,並使得在任何情況下,加入正相關元素對相似性提升之幅度會大於其他元素,在此考量下,計算出各個空間關係間之相似性值,並以此值作為檢索標準,以求影像搜尋之正確性及多樣性。
Abstract
none
目次 Table of Contents
第一章 影像資料庫搜尋之相關研究 1
1.1 以文字為基礎之影像搜尋 1
1.2 以影像內容為基礎之影像搜尋 2
1.2.1 以顏色為特徵之搜尋 3
1.2.2 以形狀為特徵之搜尋 5
1.2.3 以紋理為特徵之搜尋 7
1.3 結合多張影像之搜尋 8
第二章 空間關係概述 16
2.1 空間關係表示法 16
第三章 以多張影像為基礎之空間關係相似性量測 39
3.1 空間關係之相鄰圖 41
3.2 特徵空間探討 47
3.2.1 合併之合理性探討 49
3.2.2 分類之正確性探討 61
3.2.3 多張影像之特徵空間 62
3.3 多張正負相關影像之相似性量測 64
3.3.1 正負特徵空間對相似性之影響 65
3.3.2 正相關影像共有關係vs.非交集部分之比重 67
3.3.3 相似性量測演算法 68
3.3.4 相似性性質證明 72
第四章 結論及未來展望 74
參考文獻 75
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