Интернет магазин китайских планшетных компьютеров



Компьютеры - Поиск изображений по содержанию - Применение

22 января 2011


Оглавление:
1. Поиск изображений по содержанию
2. Развитие
3. Программные системы и алгоритмы
4. Применение



Cуществуют компании, представляющие программные продукты, в которых алгоритмы поиска изображений по содержанию применяются для фильтрации содержимого веб-страниц и государственного мониторинга сетевого трафика с целью отслеживания изображений порнографического содержания.
Примеры:

  • Обратный поиск изображений TinEye.com
  • Поиск людей по фотографиям PhotoDate.ru

См. также

  • Query by Image and Video Content: The QBIC System,
  • Finding Naked People
  • Virage Video Engine,
  • Library-based Coding: a Representation for Efficient Video Compression and Retrieval,
  • System for Screening Objectionable Images
  • Content-based Image Retrieval
  • A Probabilistic Architecture for Content-based Image Retrieval,
  • A Unifying View of Image Similarity,
  • Next Generation Web Searches for Visual Content,
  • Image Indexing with Mixture Hierarchies,
  • SIMPLIcity: Semantics-Sensitive Integrated Matching for Picture Libraries
  • FACERET: An Interactive Face Retrieval System Based on Self-Organizing Maps
  • Automatic Linguistic Indexing of Pictures by a Statistical Modeling Approach
  • Video google: A text retrieval approach to object matching in videos
  • Minimum Probability of Error Image Retrieval
  • On the Efficient Evaluation of Probabilistic Similarity Functions for Image Retrieval
  • Extending image retrieval systems with a thesaurus for shapes
  • Names and Faces in the News
  • Cortina: a system for large-scale, content-based web image retrieval
  • A new perspective on Visual Information Retrieval
  • Language-based Querying of Image Collections on the basis of an Extensible Ontology
  • Costume: A New Feature for Automatic Video Content Indexing
  • Automatic Face Recognition for Film Character Retrieval in Feature-Length Films
  • Algorithm on which Retrievr and imgSeek is based on
  • Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age
  • Evaluating Use of Interfaces for Visual Query Specification.
  • From Pixels to Semantic Spaces: Advances in Content-Based Image Retrieval
  • Content-based Image Retrieval by Indexing Random Subwindows with Randomized Trees
  • Real-Time Computerized Annotation of Pictures
  • Bird, C.L.; P.J. Elliott, Griffiths. «User interfaces for content-based image retrieval».
  • Rui, Yong; Thomas S. Huang, Shih-Fu Chang. «Image Retrieval: Current Techniques, Promising Directions, and Open Issues».
  • Datta, Ritendra; Dhiraj Joshi, Jia Li, James Z. Wang. «Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age». ACM Computing Surveys 40: 1–60. DOI:10.1145/1348246.1348248.
  • Tushabe, F.; M.H.F. Wilkinson. «Content-based Image Retrieval Using Combined 2D Attribute Pattern Spectra». Springer Lecture Notes in Computer Science.


Просмотров: 3593


<<< Машинный перевод
Распознавание рукописного ввода >>>