Разработка программных средств для распознавания нечётких дубликатов изображений с помощью кластеризации их пространственных и яркостных характеристик

Abstract

Объектом исследования является разработка программных средств распознавания изображений лиц в коллекции по заданному образцу. Цель работы – исследование возможности распознавания нечётких дубликатов с помощью кластеризации их пространственно-яркостных характеристик. В процессе исследования проводились эксперименты по распознаванию лиц из коллекции, отобранных Либором Спасеком. В результате исследования был сделан вывод о том, кластеризация пространственно-яркостных характеристик изображений позволяет распознавать нечёткие дубликаты точнее, чем кластеризация яркости. Область применения: цифровые базы данных, системы компьютерного зрения, поиск изображений в Интернете, военная отрасль.

The subject of investigation is developing software with near-duplicate image recognition in the collection for a given sample. The purpose is to investigate the possibility of near-duplicates recognition using clustering its coordinate and brightness. The experiments are carried out in recognition individuals from the collection of Libor Spasek. The conclusion: clustering of coordinate and brightness images can recognize near-duplicate accurately than clustering of brightness. Scope: digital databases, computer vision system, an image search on the Internet, the military industry.