ВЫЯВЛЕНИЕ "НЕЧЕТКИХ" ДУБЛИКАТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ ТРОЕК СМЕЖНЫХ ОЦЕНЕННЫХ ПРИЗНАКОВ

1. Способ, включающий
выявление обрабатывающим устройством множества троек смежных оцененных признаков (TARF), связанных с изображением-запросом, при этом каждый TARF состоит из особой точки пятна (BLOB) и двух угловых особых точек (CORNER);
выявление с помощью индекса коллекции изображений, по меньшей мере, одного изображения-кандидата, которое содержит, по меньшей мере, один дескриптор TARF, совпадающий с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом; а также
выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата как «нечеткого» дубликата изображения-запроса после оценки условий фильтрации.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение соответствия каждого визуального слова из первого множества визуальных слов, связанных с TARF, по меньшей мере, одного изображения-кандидата, соответствующему визуальному слову из второго множества визуальных слов, связанных с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение для одного и более геометрических свойств, связанных с TARF, разницы между первым геометрическим свойством, связанным с TARF изображения-кандидата, и вторым геометрическим свойством, связанным с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом, при этом такая разница находится ниже порога для разностей геометрических свойств.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение для каждого геометрического свойства, связанного с TARF, разницы между первым геометрическим свойством, связанным с TARF изображения-кандидата, и вторым геометрическим свойством, связанным с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом, при этом такая разница находится ниже порога для разностей геометрических свойств.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что оценка условий фильтрации включает сравнение обратной частоты документа (IDF), по меньшей мере, одного изображения-кандидата с пороговым значением IDF.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что оценка условий фильтрации включает: проверку того, что преобразование, по меньшей мере, одного изображения-кандидата в изображение-запрос удовлетворяет геометрической модели преобразования изображения.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выявление множества TARF, связанных с изображением-запросом, дополнительно включает:
выявление множества особых точек BLOB в изображении-запросе;
выявление множества особых точек CORNER в изображении-запросе;
создание множества TARF, при этом каждый TARF включает особую точку BLOB из множества особых точек BLOB и две особые точки CORNER из множества особых точек CORNER.
8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что создание множества TARF дополнительно включает
выявление множества особых точек CORNER с измененным рейтингом ниже порогового измененного рейтинга для каждой особой точки BLOB.
9. Способ по п. 1, дополнительно включающий
построение индекса для коллекции изображений путем создания для каждого изображения из коллекции изображений множества записей индекса, соответствующих множеству TARF, выявленных в изображении.
10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что каждая запись индекса из множества записей индекса содержит визуальные слова, полученные из дескрипторов особых точек, связанных с соответствующим TARF.
11. Способ по п. 9, отличающийся тем, что каждая запись индекса из множества записей индекса содержит значения одного или более геометрических свойств, связанных с соответствующим TARF.
12. Система, содержащая
память для хранения индекса коллекции изображений; а также
процессор, оперативно связанный с данной памятью, причем этот процессор настроен на
выявление множества троек смежных оцененных признаков (TARF), связанных с изображением-запросом, при этом каждый TARF состоит из особой точки пятна (BLOB) и двух угловых особых точек (CORNER);
выявление с помощью индекса коллекции изображений, по меньшей мере, одного изображения-кандидата, которое содержит, по меньшей мере, один
дескриптор TARF, совпадающий с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом; а также
выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата как «нечеткого» дубликата изображения-запроса после оценки условий фильтрации.
13. Система по п. 12, отличающаяся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение соответствия каждого визуального слова из первого множества визуальных слов, связанных с TARF, по меньшей мере, одного изображения-кандидата, соответствующему визуальному слову из второго множества визуальных слов, связанных с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом.
14. Система по п. 12, отличающаяся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение для одного и более геометрических свойств, связанных с TARF, разницы между первым геометрическим свойством, связанным с TARF изображения-кандидата, и вторым геометрическим свойством, связанным с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом, при этом такая разница находится ниже порога для разностей геометрических свойств.
15. Система по п. 14, отличающаяся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение для каждого геометрического свойства, связанного с TARF, разницы между первым геометрическим свойством, связанным с TARF изображения-кандидата, и вторым геометрическим свойством, связанным с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом, при этом такая разница находится ниже порога для разностей геометрических свойств.
16. Система по п. 12, отличающаяся тем, что оценка условий фильтрации включает: сравнение обратной частоты документа (IDF), по меньшей мере, одного изображения-кандидата с пороговым значением IDF.
17. Система по п. 12, отличающаяся тем, что оценка условий фильтрации включает: проверку того, что преобразование, по меньшей мере, одного изображения-кандидата в изображение-запрос удовлетворяет геометрической модели преобразования изображения.
18. Система по пункту 12, отличающаяся тем, что выявление множества TARF, связанных с изображением-запросом, дополнительно включает:
выявление множества особых точек BLOB в изображении-запросе;
выявление множества особых точек CORNER в изображении-запросе;
создание множества TARF, при этом каждый TARF включает особую точку BLOB из множества особых точек BLOB и две особые точки CORNER из множества особых точек CORNER.
19. Система по пункту 12, дополнительно включающая:
построение индекса для коллекции изображений путем создания для каждого изображения из коллекции изображений множества записей индекса, соответствующих множеству TARF, выявленных в изображении.
20. Постоянный машиночитаемый носитель данных, включающий в себя исполняемые команды, обеспечивающие выполнение обрабатывающим устройством следующих действий:
выявление множества троек смежных оцененных признаков (TARF), связанных с изображением-запросом, при этом каждый TARF состоит из особой точки пятна (BLOB) и двух угловых особых точек (CORNER);
выявление с помощью индекса коллекции изображений, по меньшей мере, одного изображения-кандидата, которое содержит, по меньшей мере, один дескриптор TARF, совпадающий с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом; а также
выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата как «нечеткого» дубликата изображения-запроса после оценки условий фильтрации.
21. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 20, отличающийся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение соответствия каждого визуального слова из первого множества визуальных слов, связанных с TARF, по меньшей мере, одного изображения-кандидата, соответствующему визуальному слову из второго множества визуальных слов, связанных с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом.
22. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 20, отличающийся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение для одного и более геометрических свойств, связанных с TARF, разницы между первым геометрическим свойством, связанным с TARF изображения-кандидата, и вторым геометрическим свойством, связанным с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом, при этом такая разница находится ниже порога для разностей геометрических свойств.
23. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 22, отличающийся тем, что выявление, по меньшей мере, одного изображения-кандидата включает определение
для каждого геометрического свойства, связанного с TARF, разницы между первым геометрическим свойством, связанным с TARF изображения-кандидата, и вторым геометрическим свойством, связанным с TARF из множества TARF, связанных с изображением-запросом, при этом такая разница находится ниже порога для разностей геометрических свойств.