ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ КОНТЕНТА

1. Способ извлечения изображения на основе контента, причем способ содержит этапы, на которых:
осуществляют выбор запрашиваемого изображения;
сегментируют выбранное изображение посредством применения способа сегментации;
извлекают признаки из сегментированного изображения посредством определения по меньшей мере двух дескрипторов признаков, включающих в себя дескрипторы признаков цвета и дескрипторы признаков текстуры; и
определяют с использованием определенных по меньшей мере двух дескрипторов признаков сегментированного запрашиваемого изображения сходство запрашиваемого изображения с множеством изображений, включенных в базу данных, которые также включают в себя признаки, извлеченные и вычисленные посредством вышеуказанных по меньшей мере двух дескрипторов,
причем способ отличается тем, что определенные дескрипторы признаков цвета и дескрипторы признаков текстуры содержат одновременную комбинацию разных цветовых пространств, вместе с их тремя соответствующими каналами, причем каналы используются все вместе и одновременно, при этом локальные и глобальные статистические измерения проводятся в отношении одновременной комбинации разных цветовых пространств, причем измерения, включающие в себя по меньшей мере одно коллективное вычисление среднего и дисперсии в разных цветовых пространствах.
2. Способ по п. 1, в котором дескрипторы признаков цвета и дескрипторы признаков текстуры дополнительно объединяют по меньшей мере с дескрипторами признаков формы и дескрипторами признаков ориентации.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором вычисляют интересующую область или ROI с определенным размером пикселя внутри запрашиваемого изображения для того, чтобы различать разные области цвета и/или текстуры в запрашиваемом изображении, при этом ROI вычисляют посредством измерения среднего и дисперсии, где ROI удовлетворяет расстоянию, ближайшему и/или самому дальнему относительно глобальных статистических измерений.
4. Способ по п. 3, в котором размер пикселя по меньшей мере составляет 1% общей площади запрашиваемого изображения.
5. Способ по п. 1, в котором разные цветовые пространства, объединенные одновременно, содержат по меньшей мере HSV, CieLAB и CieXYZ.
6. Способ по п. 2, в котором дескрипторы признаков формы содержат использующие низкоуровневые инвариантные Hu моменты и другие нелинейные и безразмерные параметры, относящиеся к объему объекта, на основе площадей, содержащих выпуклые оболочки, эксцентриситеты, другие производные вычисленные формы, и/или их соотношения, относящиеся к объекту.
7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этап, на котором вычисляют:
эквивалентные соотношения на основе периметра и подробных локальных форм для внутренних контуров и другие высокоуровневые переменные; и/или
площади с дефектом выпуклости и связанные линейные соотношения для внутренних и внешних границ, выпуклостей и/или эксцентриситетов.
8. Способ по п. 2, в котором дескрипторы признаков ориентации определяют с использованием по меньшей мере одного углового значения первого компонента анализа главных компонентов или PCA.
9. Способ по п. 1, в котором сходство запрашиваемого изображения с множеством изображений, включенных в базу данных, определяют с использованием показателей пространства, применяемых внутри кластера на основе приспособленного гиперкуба в реальном времени, причем кластер на основе гиперкуба:
задается вектором с m-мерным радиусом, где m - поднабор из суммарно n-размерностей по меньшей мере из двух дескрипторов признаков вместе, с независимыми и разными значениями радиуса для каждой размерности;
основывается на принятом проценте расстояния для значения положения запрашиваемого изображения; и
ограничивается вычислением максимальной разрешенной скорости для того, чтобы вычислить все необходимые расстояния 1:1 внутри кластера на основе гиперкуба, при этом кластер на основе гиперкуба центрируется на положении в пространстве запрашиваемого изображения.
10. Способ по п. 9, в котором вектор m-мерного радиуса вычисляют для каждой размерности с использованием по меньшей мере положения запрашиваемого изображения, изменяющийся математически и геометрически с многомерного пространства на одномерное пространство.
11. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере два дескриптора признаков оптимизируют посредством применения способов преобразования и способов фильтрации на основе способов статистической классификации, применяемых к анализу многовариантной логистической регрессии.
12. Постоянный машиночитаемый носитель, хранящий программу, предписывающую компьютеру исполнить способ извлечения изображения на основе контента, причем способ содержит этапы, на которых:
осуществляют выбор запрашиваемого изображения;
сегментируют выбранное запрашиваемое изображение посредством применения способа сегментации;
извлекают признаки из сегментированного запрашиваемого изображения посредством определения по меньшей мере двух дескрипторов признаков, включающих в себя дескрипторы признаков цвета и дескрипторы признаков текстуры; и
определяют с использованием определенных по меньшей мере двух дескрипторов признаков сегментированного запрашиваемого изображения сходство запрашиваемого изображения с множеством изображений, включенных в базу данных, которые также включают в себя признаки, извлеченные и вычисленные посредством вышеуказанных по меньшей мере двух дескрипторов,
при этом определенные дескрипторы признаков цвета и дескрипторы признаков текстуры содержат одновременную комбинацию разных цветовых пространств вместе с их тремя соответствующими каналами, причем каналы используются все вместе и одновременно, и
при этом локальные и глобальные статистические измерения проводятся в отношении одновременной комбинации разных цветовых пространств, причем измерения, включающие в себя по меньшей мере одно коллективное вычисление среднего и дисперсии в разных цветовых пространствах.
13. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 12, в котором дескрипторы признаков цвета и дескрипторы признаков текстуры дополнительно объединяются по меньшей мере с дескрипторами признаков формы и дескрипторами признаков ориентации.
14. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 12, дополнительно содержащий вычисление интересующей области или ROI с определенным размером пикселя внутри запрашиваемого изображения для того, чтобы различать разные области цвета и/или текстуры в запрашиваемом изображении, при этом ROI вычисляют посредством измерения среднего и дисперсии, где ROI удовлетворяет расстоянию, ближайшему и/или самому дальнему относительно глобальных статистических измерений.
15. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 14, в котором размер пикселя по меньшей мере составляет 1% общей площади запрашиваемого изображения.
16. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 12, в котором разные цветовые пространства, объединенные одновременно, содержат по меньшей мере HSV, CieLAB и CieXYZ.
17. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 13, в котором дескрипторы признаков формы содержат использующие низкоуровневые инвариантные Hu моменты и другие нелинейные и безразмерные параметры, относящиеся к объему объекта, на основе площадей, содержащих выпуклые оболочки, эксцентриситеты, другие производные вычисленные формы, и/или их соотношения, относящиеся к объекту.
18. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, дополнительно содержащий вычисление:
эквивалентных соотношений на основе периметра и подробных локальных форм для внутренних контуров и других высокоуровневых переменных; и/или
площадей с дефектом выпуклости и связанных линейных соотношений для внутренних и внешних границ, выпуклостей и/или эксцентриситетов.
19. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 13, в котором дескрипторы признаков ориентации определяются с использованием по меньшей мере одного углового значения первого компонента анализа главных компонентов или PCA.
20. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 12, в котором сходство запрашиваемого изображения с множеством изображений, включенных в базу данных, определяется с использованием показателей пространства, применяемых внутри кластера на основе приспособленного гиперкуба в реальном времени, причем кластер на основе гиперкуба:
задается вектором с m-мерным радиусом, поднабора m из суммарно n-размерностей по меньшей мере из двух дескрипторов признаков вместе с независимыми и разными значениями радиуса для каждой размерности;
основывается на принятом проценте расстояния для значения положения запрашиваемого изображения; и
ограничивается вычислением максимальной разрешенной скорости для того, чтобы вычислить все необходимые расстояния 1:1 внутри кластера на основе гиперкуба, при этом кластер на основе гиперкуба центрируется на положении запрашиваемого изображения.
21. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 20, в котором вектор m-мерного радиуса вычисляется для каждой размерности с использованием по меньшей мере положения запрашиваемого изображения, изменяющийся математически и геометрически с многомерного пространства на одномерное пространство.
22. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 12, в котором по меньшей мере два дескриптора признаков вычисляются посредством применения способов преобразования и способов фильтрации на основе способов статистической классификации, применяемых к анализу многовариантной логистической регрессии.