RIC
Региональный информационный центр
научно-технологического сотрудничества с ЕС
 

Предложение о партнерстве для совместного участия в 7РП

Курский государственный технический университет - Поиск изображений на основе анализа их содержания

Вернуться назад
Дата заполнения 20.02.2008
Название организации Курский государственный технический университет
Адрес организации 305040, Россия, г. Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94
Подразделение/отдел Кафедра вычислительной техники
Контактное лицо Титов Виталий Семенович, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой
Телефон +7-4712-587105
Факс +7-4712-587112
E-Mail titov@vt.kstu.kursk.ru
tmi@pub.sovtest.ru
Сайт http://www.kstu.kursk.ru
Тип организации
  • Научно-исследовательская
  • Образовательная
Специальная программа
Тематическое направление
Информационные и коммуникационные технологии (ICT)
Идентификационный номер конкурса
Номер(а) тем(ы) и название Поиск изображений на основе анализа их содержания
Крайний срок подачи заявок
Краткое описание Вашей организации -
Краткое описание предложения о партнерстве 1. Для обеспечения эффективного и надежного поиска изображений в сетях и базах данных предпочтительнее, чтобы идентификаторы изображений (характеристики) генерировались бы автоматически по исходному набору изображений. Проведенный анализ показал, что для генерации идентификаторов изображений, как правило, используются статистические характеристики изображения, а похожесть двух изображений оценивается путем нахождения расстояния между идентификаторами, вычисленного по некоторой метрике. Для генерации идентификатора изображения выполняется анализ его содержания, где под содержанием изображения, в общем случае, понимается распределение цветов, текстура и форма областей изображения, или классификация объектов. Генерация идентификатора для поиска схожих изображений выполняется на основе анализа предъявленного эталонного изображения. 2. На данный момент реализован анализ изображений на основе их гистограммных характеристик. Используемый метод основан на известном методе анализа цветового распределения на изображениях. Разработанный метод позволяет находить изображения похожие на образец (например, содержащие фрагменты леса, океана, неба, домов и т.п.).
Ожидаемые результаты: Дальнейшее развитие метода заключается в дополнительном анализе текстурных, структурных характеристик изображений для обеспечения большей эффективности поиска. Разрабатываемые методы могут использоваться как для поиска изображений в сетях и базах данных, так и для поиска определенных изображений, событий в видеопотоке, что особенно важно для систем видеонаблюдения.
Ключевые слова обработка изображений, поиск изображений выделение информативных признаков изображений, цифровое изображение
Публикации по теме -
Описание предыдущего
и настоящего опыта участия
Вашей команды в европейских
или международных конкурсах/программах
-
Есть ли у вас опыт участия
в проектах Рамочных программ ЕС?
Нет