Кластеризація ключів образів з метою прискорення доступу до них

Abstract

У роботі розглянуто застосування методу кластеризації на основі побудови дерева згортання до розв’язування задачі зберігання та пошуку ключів, які відображають графічні образи. Порівняння групи образів, як ключів в суто графічному зображенні, з їх сукупностями інтегральних оцінок є надзвичайно складною задачею. Тому для кожного образу заданого типу виділяються характеристичні параметри, які можуть бути прийняті за проміжні ключі образів для швидкого їх опрацювання. У роботі зроблено висновок щодо рівнів значень критеріїв, для яких допускаються об’єднання ключів образів у спільні кластери. Метод застосовується для мінімізації часових ресурсів формування бібліотеки візуальних образів, пошуку та розпізнавання образів у бібліотеці.

Method of clusterization based on construction of the rolling up tree with task to storage and to search the keys which represent graphic images is presented in this work. The group comparison of images as keys in an especially graphic image with their sets of integral estimations is an extraordinarily difficult problem. That is why for every image in the set type characteristic parameters which can be accepted for the intermediate keys of images for their express processing are selected. There is a conclusion about the levels of criteria values for which possible unites of the image’s keys in general clusters. Application of this method is intended for minimization of time-resources to form the library of visual images, search and image recognition in a library.

В работе на основе построения дерева свертывания рассмотрено применение метода кластеризации к решению задачи хранения и поиска ключей, которые отображают графические образы. Сравнение группы образов, как ключей в сугубо графическом изображении, с их совокупностью интегральных оценок, является чрезвычайно сложной задачей. Поэтому для каждого образа заданного типа выделяются характеристические параметры, которые могут быть приняты за промежуточные ключи образов для быстрой их проработки. В работе делается вывод относительно уровней значений критериев, для которых допустимы объединения ключей образов в общие кластеры. Метод применяется для минимизации часовых ресурсов формирования библиотеки визуальных образов, поиска и распознавания образов в библиотеке.