跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(34.204.176.71) 您好!臺灣時間:2024/11/14 12:49
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:吳泓叡
研究生(外文):Hong-yi Wu
論文名稱:應用MPEG-7做搜尋特定影像之研究
論文名稱(外文):The Research of Querying Specific Image by Applying MPEG-7
指導教授:李樹莊李樹莊引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:環境資訊科技研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:MPEG-7CBIRWeb-Fronted Service
外文關鍵詞:MPEG-7Web-Fronted ServiceCBIR
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:297
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
在人類具有文字記錄的能力以來,長達數千年的時間,我們都一直使用文字做為查詢的工具,直到現在也是不變。因此本研究論文的目的是想要依據MPEG-7的規格,來製作一個具有影像內容檢索功能(Content-Base Image Retrieval, CBIR)的系統。所謂影像內容式檢索,就是以相片本身的內容,包含其顏色、形狀、結構等資訊,作為搜尋類似影像的〝關鍵字〞,簡單說就是〝以圖找圖〞。一但具有圖片之間相互比對的功能,就可以用來對影像做更廣泛的應用,例如圖片搜尋、圖片自動化分類、圖片自動化過濾等,而隨著圖片種類的不同,又可以使用在不同的層面,例如物種分類、商標檢索、監視器影像過濾等等,端視使用者用途而定。
本研究論文利用顏色結構和色彩資訊實作一套影像模糊比對系統,並且透過特殊方法加速其運作速度,將整個系統設計為網際網路搜尋引擎平台。前端的Web網頁,也經過特殊最佳化,對於操作本研究中的模糊比對系統更為直覺化、人性化,盡量擴及各年齡使用層面。經由網際網路的無遠弗屆與普遍性,我們希望這種新型態的影像搜尋方法能夠更廣為人知,為人所用。
As human have the ability of word processing, we always use text for querying tool for thousands year until now. For this reason, this research wants to build a system which is querying by image’s content (Content-Base Image Retrieval, CBIR).
What is called CBIR is using image’s content (color, shape, structure…etc) as searching keyword. To sum up in a word, we can find images with highly similarity as original image. When we have the ability of comparing in mass images, then we can push it extensively in other application. Such as querying image, image classifying automatically and image filtering automatically. With different king of images that can be applying in many field.
In this research we use color structure and color information to build an image fuzzy comparing system. And this program is speeding up by special method in order to co-operate in web application. The front WEB GUI is optimized too, including more human nature operation interface. We hope more and more people knows this new searching method thought internet.
第一章 序論……………………………………………………………………1
1.1研究動機 ………………………………………………………………2
1.2研究目的 ………………………………………………………………3
1.2.1系統泛用性(All-Purpose) ………………………………………3
1.2.2動態新增、刪減物件資料(Dynamic Modify) ……………………3
1.2.3交錯查詢 (Cross-Query) …………………………………………4
1.3論文架構 ………………………………………………………………4
第二章 文獻回顧………………………………………………………………6
2.1 MEPG的歷史 ……………………………………………………………6
2.1.1 MPEG-1 ………………………………………………………………6
2.1.2 MPEG-2 ………………………………………………………………6
2.1.3 MPEG-4 ………………………………………………………………7
2.1.4 MPEG-7 ………………………………………………………………7
2.2 MPEG-7的簡介 …………………………………………………………7
2.3 MPEG-7組織架構………………………………………………………12
2.3.1 MPEG-7描述資料的定義方式 ……………………………………13
2.3.2 MPEG-7 多媒體描述架構(MDS) ……………………………………13
2.3.2.1基本元素 (Basic Elements)……………………………………15
2.3.2.2內容管理 (Content Management)………………………………17
2.3.2.3內容描述 (Content Description) ……………………………17
2.3.2.4內容組織 (Content Organization)……………………………20
2.3.2.5使用者互動 (User Interaction) ……………………………21
2.3.3 MPEG-7 Visual ……………………………………………………22
2.3.3.1 基本結構 (Basic structures) ………………………………22
2.3.3.2 顏色 (Color) Descriptors …………………………………22
2.3.3.3 紋路 (Texture) Descriptors …………………………………27
2.3.3.4外形 (Shape) Descriptors ……………………………………29
2.4 其它MPEG-7的實作研究……………………………………………31
2.4.1 南韓資訊大學 (ICU)………………………………………………31
2.4.2 哥倫比亞大學 (Columbia) ………………………………………31
2.5 顏色訊號概述…………………………………………………………32
2.6 傳統MPEG-7系統的缺點 ……………………………………………34
2.7 MPEG-7對照傳統搜尋的優點…………………………………………34
第三章 系統架構………………………………………………………………36
3.1 影像轉化為MPEG-7 Descriptors……………………………………36
3.2 加速伺服器端搜尋效能………………………………………………39
3.3 階層式資料庫 (Hierarchical Database)…………………………41
3.4 結合Web GUI介面……………………………………………………43
3.5 系統程式設計…………………………………………………………43
第四章 iSearch模糊影像比對系統與測試…………………………………46
4.1 使用模糊比對功能……………………………………………………46
4.2 使用上傳功能搜尋特定圖檔…………………………………………50
4.3 註記資料 (Metadata Descriptor)…………………………………50
4.4 檔案資料維護…………………………………………………………51
4.5 查詢架構………………………………………………………………52
4.6 實證分析………………………………………………………………53
4.6.1 正確度評估…………………………………………………………54
4.6.2 實驗一相片分類測試………………………………………………54
4.6.3 實驗二 監視器影像測試 …………………………………………58
4.6.4 實驗三 大量混雜相片測試 ………………………………………61
第五章 結論與建議…………………………………………………………71
5.1 結論……………………………………………………………………71
5.2 建議……………………………………………………………………71
參考文獻………………………………………………………………………73
[1] Filickner, M. and Sawhney, H. and Niblack, W. and Ashley, J. and Huang, W. and Dom, B. and Gorkani, M. and Hafine, J. and Lee, D. and Petkovic, D. and Steele, D. and Yanker, P., Query by Image and Video Content: The QBIC System, IEEE Computer, Vol: 28 9, Sept. 1995, Page(s): 23 -32.
[2] http://breezy7.eee.ntu.edu.sg:8000/~clwang/Query.html
[3] http://ivory.icu.ac.kr/
[4] http://ivory.icu.ac.kr/ivy-ps_icu_ac.html
[5] http://nayana.ece.ucsb.edu/M7TextureDemo/Demo/client/M7TextureDemo.html
[6] http://www.ctr.columbia.edu/
[7] http://www.ctr.columbia.edu/~ana/MPEG7/MPEG7project.html
[8] http://www.lis.e-technik.tu-muenchen.de/research/bv/topics/mmdb/mpeg7.html
[9] http://www.lycc.org.tw/kavalan.htm
[10] http://www.sinica.edu.tw/~dlproj/museum/studio/gra/gra2/gra2.html
[11] http://zelda.snu.ac.kr/mpeg7demo/mpeg7demo.html
[12] International Telecommunication Union, http://www.itu.int
[13] International Standarization Organization, http://www.iso.ch
[14] Tamura, H. and Mori, S. and Yamawaki, T., Texture features corresponding to visual perception, IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics, SMC-8(6), 1978.
[15] Ma, W.Y. and Manjunath, B.S., A texture thesaurus for browsing large aerial photographs, Journal of the American Society for Information Science, 1997.
[16] N. Haering, R.J. Qian, M.I. Sezan, “A semantic event-detection approach and its
application to detecting hunts in wildlife video”, Circuits and System for Video
Technology, IEEE Transactions on 10(6), Sept. 2000, pp. 857-868.
[17] Video Group,”Information Technology - Multimedia Content Description
Interface–Part 3 Visual”, Doc. ISO/MPEG N4062, MPEG Singapore Meeting, March
2001
[18] IS&T/SPIE, Storage and Retrieval for Still Image and Video Databases I-V,
1993-1997.
[19] IEEE, Proceedings of the 13th International Conferences on Multimedia
Computing and Systems, 1994-1996.
[20] Pentland, A. and Picard, R.W. and Sclaroff, S., Photobook: Content-based
manipulation of image databases, International Journal of Computer Vision, 18 (3), Jun.
1996, Page(s): 233-254.
[21] Smith, J.R. and Chang, S.F., VisualSEEk: a fully automated content-based image query system, in Proc. of ACM Multimedia 96.
[22] 陳必衷,蝴蝶影像內容檢索,台灣大學資訊工程研究所碩士論文,民89
年6月
[23] 林劭穎,一個以MPEG-7 參考軟體為基礎的多媒體搜索系統架構,國立臺灣大學資訊工程研究所碩士論文,民91年6月
[24] 王志煌,運用色彩圖譜描元的影像檢索技術,國立臺北師範學院自然科學教育研究所碩士論文,民94年7月
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top