Fractal dimension-based feature extraction for CBIR system

โดย: มาโนช ประชา

ปี: 2554

บทคัดย่อ

ปัจจุบันนี้กระบวนการค้นคืนภาพตามเนื้อหาสาระ หรือ Content-Based Image Retrieval (CBIR) ถูกพัฒนาและประยุกต์ใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งในการค้นหารูปภาพทางเว็บไซต์ รูปภาพทางการแพทย์ รูปภาพทางด้านความปลอดภัย เป็นต้น อย่างไรก็ตามผลการค้นหาอาจเกิดความผิดพลาดเนื่องภาพที่ค้นหาได้ไม่ตรงกับความหมายที่ต้องการของผู้ใช้ (Semantic Gap) ซึ่งเป็นปัญหาที่ท้าทายและน่าสนใจ วิธีการหนึ่งที่ใช้ในการแก้ปัญหานี้คือการพัฒนากระบวนการหาคุณสมบัติของภาพเพื่อใช้ในการค้นหา หรือการเพิ่มข้อมูลให้กับภาพโดยผู้ใช้ระบบเป็นผู้ป้อนข้อมูล เพื่อเพิ่มรายละเอียดประกอบของภาพ

งานวิจัยนี้ พัฒนากระบวนการค้นหาและคัดแยกรูปภาพ โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคเลขาคณิตเศษส่วน (Fractal Geometry Analysis) เพื่อหาความซับซ้อน (Complexity) ของภาพ สาหรับใช้เป็นคุณสมบัติของรูปภาพ (Feature) เพื่อใช้ในระบบการค้นหาข้อมูลภาพตามเนื้อหาสาระ (CBIR) โดยใช้งานวิจัยนี้เลือกใช้วิธีการวิเคราะห์แฟรกทัล 3 แบบคือ บอกซ์เคาน์ติ้ง (Box Counting) ฮิกูจิ (Higuchi) และ เอสพีวี (Scaling Properties of Variance, SPV) ซึ่งเป็นกระบวนการที่นิยมใช้ แล้วทาการเปรียบเทียบประสิทธิภาพเชิงเวลา ในการค้นหาของแต่ละวิธีการ

ผลของงานวิจัยนี้มุ่งหวังเพื่อพัฒนาระบบสาหรับวิเคราะห์คุณสมบัติของรูปภาพจากรูปภาพโดยตรง สาหรับกระบวนการค้นคืนภาพตามเนื้อหาสาระ สาหรับฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่ ที่ต้องการความเร็วในการประมวลผลภาพสูง

Download: การประยุกต์ใช้แฟร็กทัลไดเมนชันเพื่อหาคุณสมบัติของรูปภาพสาหรับระบบ CBIR