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5_2_5 Schritt Vier: Shape Matching
Oder: Die Kür und das Ziel

«A representative example of applying content-based retrieval to solve a real world problem is the area of trademark retrieval.»

— Michael S. Lew[1]

 

[1] Michael S. Lew im Vorwort zu Priciples of Visual Information Retrieval, New York 2001, S. 3

[2] T. Dey, J. Giesen and S. Goswami: Shape Segmentation and Matching with Flow Discretization, Workshop on Algorithms and Data Structures (WADS) 2003, S. 25 ff.

[3] Homepages der Projekte «ARTISAN» und «Blobworld»

[4] Vittorio Castelli und Lawrence D. Bergman: Image Databases — Search and Retrieval of Digital Imagery, New York 1996, S. 346 f.

Dem Computer fällt es nach wie vor sehr schwer, automatisch Formen zu erkennen[2]. Das Finden von Formen gilt nach wie vor als die «Kür» der «Computer Vision». Trotz der enormen Schwierigkeit haben Anwendungen dieses Ziel verfolgt und Lösungen gefunden. Zwei unter ihnen sind «ARTISAN» und «Blobworld».[3]


A depiction of a Tiger and ... something else.
«Blobworld»: Versuch ein Bild in Formen zu segmentieren

Anwendungen des «Shape Matching» sind zum Beispiel die automatisierten Untersuchungen im Prozess der industriellen Fertigung, das Vergleichen von Fingerabdrücken oder das Suchen nach Bildern in «CBIR-Systemen». Neben diesen Anwendungen, sind es in der Auseinandersetzung der aktullen wissenschaftlichen Literatur zum Thema «Shape Matching» vor allem Logos und Firmenzeichen, die Anhand ihrer Form in einer Datenbank gefunden werden sollen.[4]

 


 



 


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