Podobnostní vyhledávání v kolekci obrázků

Abstract

Detekce význačných bodů obrázku a jejich popis pomocí deskriptorů je často používaná technika v některých odvětvích počítačového vidění. Práce si klade za cíl prozkoumat a ověřit možnosti použití této techniky pro podobnostní vyhledávání v kolekci obrázků. Pro tyto potřeby bude pomocí vytvořené webové aplikace nasbíráno od uživatelů dostatečné množství hodnocení podobnosti, která budou poté porovnána s výsledky podobností spočítaných pomocí implementace algoritmu SURF, jednoho z algoritmů určeného pro detekci a popis význačných bodů. Bude diskutován vliv metrik a parametrů ovlivňujících výpočet výsledné podobnosti mezi obrázky a bude učiněna snaha o nalezení takových nastavení, při jejichž použití se výsledky budou co nejvíc blížit uživatelskému vnímání podobnosti.

Detection of keypoints from image and their characterization by using descriptors is common technique in some branches of computer vision. The goal of this thesis is to explore and confirm usability of this technique for similarity retrieval in image collections. For this purpose it will be created a web application used for collecting ratings of similarity from users which will be subsequently compared with results computed by the implementation of SURF algorithm, one of algorithms used for detection and description of image keypoints. It will also be discussed the impact of metrics and parameters influencing results of computation of similarity between images and it will be made an effort to find settings for which computed results will be closest to user's similarity perception.