Формирование индекса для поиска похожих изображений транспортных средств
Авторы: Федотов А.Л., Тассов К.Л.
Опубликовано в выпуске: #6(18)/2013
DOI: 10.18698/2308-6033-2013-6-1100
Раздел: Информационные технологии
Приведен анализ существующих алгоритмов формирования устойчивых хешей изображений. Предложен алгоритм по формированию индекса для поиска похожих изображений транспортных средств (ТС) на основе найденных особых точек с помощью модифицированного алгоритма SIFT. Для выделения ограничивающего прямоугольника ТС описывается алгоритм, основанный на использовании оси симметрии. Отражены результаты проведенных экспериментов при поиске визуально похожих изображений на основе реальных фотографий ТС. Полученные экспериментальные результаты показывают возможность практического применения предложенного алгоритма в системах идентификации ТС на основе распознавания государственных регистрационных знаков. Предлагаемый алгоритм применим для поиска похожих ТС.
Литература
[1] Тассов К.Л. Методы предварительной обработки изображения в системе идентификации транспортных средств. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Приборостроение», 2012
[2] Копылов И.Е., Тассов К.Л. Определение марки автомобиля по видеокадру с использованием модифицированного алгоритма Виолы — Джонса. Наука и образование: электронное научно-техническое издание. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012, № 6, 13 с.
[3] Monga V., Mihcak M.K. Robust and secure image hashing via nonnegative matrix factorizations. Information Forensics and Security, IEEE Trans on, 2007, vol. 2, issue 3, pp. 376-390
[4] Kailasanathan C., Naini R.S. Image authentication surviving acceptable modifications using statistical measures and k-mean segmentation. IEEE-EURASIP Work. Nonlinear Sig. and Image Processing, 2001, vol. 1
[5] Venkatesan R., Koon S.M. Robust image hashing. Proc. IEEE Conf. on Image Processing, 2000, vol. 3, pp. 664-666
[6] Fast pose estimation with parameter sensitive hashing. ICCV, 2003
[7] Конушин А.С. Слежение за точечными особенностями сцены (Point feature tracking). Компьютерная графика и мультимедиа, 2003, № 1(5)
[8] Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва, Техносфера, 2005, 1072 с.
[9] Juan L, Gwun O. A Comparison of SIFT, PCA-SIFT and SURF. International Journal of Image Processing IJIP, 2009, vol. 3, no. 4, pp. 143-152
[10] Valgren C., Lilienthal A.J. SIFT, SURF & Seasons: Appearance-based Longterm Localization in Outdoor Environments. AASS Research Centre, Dept. of Computer Science, Orebro University. Orebro, Sweden, 2010
[11] A Comparison of Affine Region Detectors. International Journal of Computer Vision, 2005, vol. 65, no. 1-2, pp. 43-72
[12] Lowe D.G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. Int. J. Comput. Vision, 2004, vol. 60, no. 2, pp. 91-110
[13] Loy G., Eklundh J.-O. Detecting symmetry and symmetric constellations of features. Proceedings of the 9th European conference on Computer Vision, 2006, vol. II, pp. 508-521
[14] Xudong Lv., Wang Z. Jane. An extended image hashing concept: content-based fingerprinting using FJLT. EURASIP J. Inf. Secur, Article 2, 2009, pp. 1-16
[15] Monga V., Evans B.L. Perceptual Image Hashing Via Feature Points: Performance Evaluation and Tradeoffs. Trans. Img. Proc. 2006, vol. 15, no. 11, pp. 3452-3465
[16] An efficient parts-based near-duplicate and sub-image retrieval system. Proceedings of the 12th annual ACM international conference on Multimedia, 2004, pp. 869-876