1. ЛЭТИ'20061 Семантическая классификация JPEG изображений Результаты экспериментального исследования

2. ЛЭТИ'20062 Что такое семантика? Семантика дает ответ на вопрос: Что изображено на картинке? В рамках данного исследования семантика определяется двумя понятиями: Концепт (Concept) – существительное Модификатор (modifier) – прилагательное например: «Лесная река»

3. ЛЭТИ'20063 Принципы построения алгоритма семантической классификации 1. Сегментация изображения 2. Семантическая классификация сегментов по прецедентам 3. Нечеткое статистическое отношение: семантика сегмента – семантика образа 4. Дублирующая семантическая классификация

4. ЛЭТИ'20064 Формирование базы данных На этапе накопления базы данных, для каждого сегмента и каждого образа оператор вводит концептуальные понятия (concept) и определения к ним (modifier) в виде текстовых слов. Эта пара слов считается семантикой изображения или его сегмента. Вместе с семантикой в базе данных сохраняется набор количественных признаков

5. ЛЭТИ'20065 JPEG- кодирование изображений

6. ЛЭТИ'20066 Цветовое пространство

7. ЛЭТИ'20067 Косинусное преобразование

8. ЛЭТИ'20068 Первичные информативные признаки Цветовой фон Вариабельность цветности Цветовой контраст

9. ЛЭТИ'20069 Сегментация изображений Мера различия векторов

10. ЛЭТИ'200610 Пример сегментации

11. ЛЭТИ'200611 Признаковое пространство сегмента Относительная площадь Позиция сегмента в поле изображения Доминирующий фон Вариабельность цветности:

12. ЛЭТИ'200612 Полигон сегмента

13. ЛЭТИ'200613 Характеристики полигона Относительная площадь Относительный диаметр Фактор формы Угол ориентации диаметра Координаты центра масс Координаты геометрического центра Угол ориентации главной компоненты

14. ЛЭТИ'200614 Полигон изображения

15. ЛЭТИ'200615 Информативность признаков

16. ЛЭТИ'200616 Агрегирование признаков Признаки полигонаОдиночный признакСложный признак FormFactor0.6590.8719 EFactor0.677 Potential0.6730.9222 Radius0.651 Mass_center (y)0.637 Polygon_center (y)0.643

17. ЛЭТИ'200617 Нечеткая классификация Уровень достоверности признака Функция принадлежности к прецеденту Функция принадлежности к семантике

18. ЛЭТИ'200618 Нечеткая классификация образов по семантике сегментов n - число сегментов в образе Transit - матрица нечеткого отношения между семантикой сегментов и семантикой образов.

19. ЛЭТИ'200619 Нечеткая классификация образов по параметрам полигона образа Уровень достоверности признака Функция принадлежности к прецеденту Функция принадлежности к семантике

20. ЛЭТИ'200620 Комплексирование результатов

21. ЛЭТИ'200621 Моделирующая программа

22. ЛЭТИ'200622 Характеристика базы данных Число примеров =100 Число сегментов =535 Число концептуальных понятий =86 Число модификаторов понятий =154 Число сочетаний Concept/Мodifier на уровне сегментов=214 Число сочетаний Concept/Мodifier на уровне образов=67 Средний размер изображений 120*120 пикселов

23. ЛЭТИ'200623 Эксперимент 1 Паттерн

24. ЛЭТИ'200624 Эксперимент 2 Паттерн

25. ЛЭТИ'200625 Публикации Дорогов А.Ю., Курбанов Р.Г., Разин В.В Быстродействующий алгоритм семантической классификации JPEG– изображений. Электронный журнал «Нейроинформатика» 2006, том 1, № 2 с.124-144. http://www.ni.iont.ru/Journal/N2/