بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و ویژگیهای هیستوگرام اختلاف بافت | ||
| محاسبات نرم | ||
| دوره 11، شماره 1 - شماره پیاپی 21، شهریور 1401، صفحه 10-21 اصل مقاله (1.24 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22052/scj.2022.246175.1053 | ||
| نویسندگان | ||
| محمدمهدی علیان نژادی* 1؛ مصطفی حسینی2؛ حامد غضنفری3؛ احمد کمندی1 | ||
| 1دانشکده علوم، دانشگاه علم و فناوری مازندران، بهشهر، ایران | ||
| 2دانشکده فنی و مهندسی، موسسه آموزش عالی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
| 3دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
| چکیده | ||
| با توجه به پیشرفت دنیای تصاویر دیجیتال و افزایش تعداد آنها، ارائه سیستمی جهت بازیابی تصویر، از اهمیت زیادی برخوردار است. یک سیستم بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا باید بر اساس محتوای تصویر جستجو شده توسط کاربر، تصاویر مشابه را بیابد. لذا در این مقاله یک روش جدید به منظور بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا ارائه شده است. برای این منظور، با توجه به اهمیت بافت اشیاء در یک تصویر، ویژگی جدیدی تحت عنوان هیستوگرام اختلاف بافت در جهت لبه برابر معرفی شده است. در روش پیشنهادی، ابتدا ویژگیهایی شامل ویژگی جدید معرفی شده، از تصاویر آموزشی استخراج شده و سپس تعدادی از این ویژگیها انتخاب میشوند. در ادامه، با استفاده از این ویژگیها و کلاس هر تصویر و همچنین روش یادگیری ماشین بردار پشتیبان، تصاویر در کلاسهای مختلف به سیستم آموزش داده میشوند. ارزیابی روش پیشنهادی با استفاده از پایگاه داده استاندارد Wang انجام شده است و نتایج به دست آمده، توانایی روش پیشنهادی را در بازیابی تصاویر مبتنی بر محتوا نسبت به روشهای مشابه نشان میدهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا؛ بافت؛ جهت لبه؛ هیستوگرام اختلاف بافت؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
| مراجع | ||
|
[1] Y. Liu, D. Zhang, G. Lu, and W. Ma, “A survey of content-based image retrieval with high-level semantics,” Pattern Recognit., vol. 40, pp. 262-282, 2006, doi: 10.1016/j.patcog.2006.04.045. [2] N. Ghosh, S. Agrawal, and M. Motwani, “A survey of feature extraction for content-based image retrieval system,” Proc. Int. Conf. Recent Adv. Comput. Commun., vol. 34, pp. 305-313, 2018, doi: 10.1007/978-981-10-8198-9_32. [3] Y. Rui, T.S. Huang, and S.F. Change, “Image Retrieval: Current Techniques, Promising Directions and Open Issues,” J. Vis. Commun. Image Represent., vol. 10, pp. 39-62, 1999, doi: 10.1006/jvci.1999.0413. [4] R. Datta, D. Joshi, Z. Li, and J.Z. Wang, “Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age,” ACM Comput. Surv., vol. 40, pp. 1-60, 2008, doi: 10.1145/1348246.1348248. [5] F. Long, H. Zhang, and D.D. Feng, Fundamentals of Content-Based Image Retrieval, Signals and Communication Technology. Springer, 2003, doi: 10.1007/978-3-662-05300-3_1. [6] X. Li, S.C. Chen, M.L. Shyu, and B. Furht, “Image Retrieval by color, Texture, and Spatial Information,” in 8th Int. Conf. Distrib. Multimedia Syst., California, USA: 8, pp. 159-152, 2002. [7] J. Muwei, D. Junyu, and T. Ruichun, “Image Combining Color, Texture and Region with Objects of user’s Interest for Content-Based Image Retrieval,” 8th ACIS Int. Conf. Softw. Eng. Artif. Intell., Netw. Parallel/Distrib. Comput., IEEE Computer Society, 2007, doi: 10.1109/SNPD.2007.104. [8] H. Qazanfari, H. Hassanpour, and K. Qazanfari, “A short-term learning framework based on relevance feedback for content-based image retrieval,” 2017 3rd Iranian Conf. Intell. Syst. and Signal Proc. (ICSPIS), Shahrood, pp. 136-140, 2017. [9] D.T. Quynh, H.Q. Nguyen, and A.H. Son, “Image Retrieval Uses SVM-Based Relevant Feedback for Imbalance and Small Training Set,” IEEE-RIVF Int. Conf. Comput. Commun. Technol., IEEE, pp. 1-6, 2019. [10] V. Badrinarayanan, A. Kendall, and R. Cipolla, “Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation,” IEEE trans. pattern anal. Mach. Intel., vol. 39, pp. 2481-2495, 2017, doi: 10.1109/TPAMI.2016.2644615. [11] S. Bose, A. Pal, J. Mallick, S. Kumar, and P. Rudra, “A Hybrid Approach for Improved Content-based Image Retrieval using Segmentation,” arXiv preprint arXiv: 1502.03215, 2015. [12] M. Sardari, A. Monadjemi, and K. Jamshidi, “A concept based model for image retrieval systems,” Comput. Electr. Eng., vol. 46, pp. 303-313, 2015, doi: 10.1016/j.compeleceng.2015.06.018. [13] M. Sardari, A. Monadjemi, and K. Jamshidi, “A semantic model for general purpose content-based image retrieval systems,” Comput. Electr. Eng., vol. 40, pp. 2062-2071, 2017, doi: 10.1016/j.compeleceng.2014.07.008. [14] A. Dayma, A. Shrivastava, A.K. Saxena, and M. Manoria, “Support Vector Machine (Linear Kernel) and Interactive Genetic Algorithm-Based Content Image Retrieval Technique,” Proc. Int. Conf. Recent Adv. Comput. Commun., Springer, Singapore, vol. 34, pp. 151-159, 2018, doi: 10.1007/978-981-10-8198-9_16. [15] A. Huneiti and D. Maisa, “Content-based image retrieval using SOM and DWT,” J. softw. Eng. Appl., vol. 8, pp. 51-61, 2015, doi: 10.4236/jsea.2015.82007. [16] G. Carneiro, A.B. Chan, P.J. Moreno, and N. Vasconcelos, “Supervised learning of semantic classes for image annotation and retrieval,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intel., vol. 29, pp. 394-410, 2007, doi: 10.1109/TPAMI.2007.61 [17] W. Yang, X. Yin, and G.S. Xia, “Learning high-level features for satellite image classification with limited labeled samples,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 53, pp. 4472-4482, 2015, doi: 10.1109/TGRS.2015.2400449. [18] K.A. Heller and Z. Ghahramani, “A simple Bayesian framework for content-based image retrieval,” in Comput. Vis. Pattern Recognit., 2006 IEEE Computer Society Conference on, pp. 2110-2117, 2006, doi: 10.1109/CVPR.2006.41. [19] S. Bose, A. Pal, J. Mallick, S. Kumar, and P. Rudra, “A Hybrid Approach for Improved Content-based Image Retrieval using Segmentation,” arXiv preprint arXiv: 1502.03215. 2015. [20] J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” in Proc. IEEE Conf. on Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 3431-3440, 2015, doi: 10.1109/CVPR.2015.7298965. [21] X. Meng, Y. An, J. He, Z. Zhuo, H. Wu, and X. Gao, “Similar image retrieval only using one image,” Optik-Int. J. Light Electron Optics, vol. 127, pp. 141-144, 2016, doi: 10.1016/j.ijleo.2015.10.041. [22] Y.Y. Xu, “Multiple-instance learning based decision neural networks for image retrieval and classification,” Neurocomputing, vol. 171, pp. 826-836, 2016, doi: 10.1016/j.neucom.2015.07.024. [23] M. Thilagam and K. Arunish, “Content-based image retrieval techniques: A review,” in Int. Conf. Intell. Comput. Commun. Smart World (I2C2SW), pp. 106-110, 2018. [24] S. Kastner and L.G. Ungerleider, “The neural basis of biased competition in human visual cortex,” Neuropsychologia, vol. 39, pp. 1263-1276, 2001, doi: 10.1016/s0028-3932(01)00116-6. [25] S. Razzaghzadeh, P. Norouzi Kivi, and B. Panahi, “A hybrid algorithm based on Gossip architecture using SVM for task scheduling in cloud computing,” Soft Comput. J., vol. 9, no. 2, pp. 84-93, 2020, doi: 10.22052/scj.2021.242822.0 [In Persian]. [26] H. Veisi, H.R. Ghaedsharaf, and M. Ebrahimi, “Improving the Performance of Machine Learning Algorithms for Heart Disease Diagnosis by Optimizing Data and Features,” Soft Comput. J., vol. 8, no. 1, pp. 70-85, 2019, doi: 10.22052/8.1.70 [In Persian]. [27] A. Vasighi-Zaker and S. Jalili, “Candidate disease gene prediction using One-Class classification,” Soft Comput. J., vol. 4, no. 1, pp. 74-83, 2015, dor: 20.1001.1.23223707.1394.4.1.60.8 [In Persian]. [28] C. Hsu and C. Lin, “A comparison of methods for multiclass support vector machines,” IEEE trans. Neural Netw., vol. 13, pp. 415-425, 2002, doi: 10.1109/72.991427. [29] Dataset (2020. Jun. 21), Dataset [Online]. Available: http://smartcbir.nph-co.ir/datasets.php. [30] S. Kaur and D. Aggarwal, “Image Content Based Retrieval System using Cosine Similarity for Skin Disease Images,” Adv. Comput. Sci. Int. J., vol. 2, pp. 89-95, 2013. [31] A. Ajam, M. Forghani, M.M. Alyan-Nezhadi, H. Qazanfari, and Z. Amiri, “Content-based Image Retrieval Using Color Difference Histogram in Image Textures,” 5th Iranian Conf. Signal Proc. Intell. Syst. (ICSPIS), Shahrood, Iran, vol. 5, pp. 1-6, 2019, doi: 10.1109/ICSPIS48872.2019.9066062. [32] M. Alyan-Nezhadi, H. Qazanfari, A. Ajam, and Z. Amiri, “Content-based Image Retrieval Considering Colour Difference Histogram of Image Texture and Edge Orientation,” Int. J. Eng., vol. 33, pp. 949-958, 2020, doi: 10.5829/IJE.2020.33.05B.28. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,262 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 958 |
||
