Поиск похожих изображений

В данной работе рассматриваются теоретические основы методов MinHash и Locality-sensitive hashing (LSH), применяемых для решения задач поиска похожих изображений. С помощью оценок вероятностей обосновано использование этих методов. Описаны общие классы локально-чувствительных хэш-функций, изучена реализация метода LSH для векторов локальных дескрипторов изображений Google VisualRank. В среде Wolfram Mathematica 10.4.1 реализованы алгоритмы сравнения эскизов изображений как матриц цветов и с использованием множественного представления на основе цветов. Получены значения параметров, при которых LSH уменьшает время работы метода MinHash с сохранением качества определения похожих изображений.

Общественные науки в целом
Дипломы

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d364c5f1be77c40d58bf0
UUID: ddffd412-62e7-4322-86c6-e13cb89dafdb
Язык: Русский
Опубликовано: больше 4 лет назад
Просмотры: 19

Фаустов Богдан Андреевич

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет


0

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 844405 bytes


Поделиться работой
Current View

Рецензии:

  Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Для лиц старше 18 лет