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5_2_7 Target Image Search
Oder: Die Suche nach dem Ähnlichem Gleichen

«Target search can be used by an image owner to track down with a Web crawler copy images that might be utilized elsewehere on the Internet.»[1]

 

[1] J. Bracamonte: Efficient Compressed Domain Target Image Serach and Retrieval in: Leo Wee-Kheng u.a. (Hg.): Image and Video Retrieval, 4th International Conference, CIVR 2005 Singapore, July 20-22, Proceedings, S. 154

[2] CBIR Challenges nach benchatlon.net

Als eine der größten Herausforderungen des «Content-based Image Retrieval» gilt auch das möglichst effiziente Finden desselben Bildes in einer Datenbank.[2] In der aktuellen wissenschaftlichen Literatur zum Thema gilt «Target Image Search» — die Ziel-orientierte Bild-Suche — zunehmend als eine auf dem Markt viel versprechende Anwendung der neuen Technologien.

Aufgrund des marginalen Anteils von GIF- und PNG-Bildern setzt man in diesem Bereich auf die JPEG-Komprimierung, die den Such-Algorithmen als Basis dient. Aus einem sehr stark komprimierten Bild werden Koeffizienten gebildet und diese werden dann mit den Bildern in der Datenbank verglichen.


Saving a picture several times reveals the 'discrete' Cosinus Transformation.
Mithilfe der «Diskreten Cosinus Transformation» stark komprimierte Variante des «ESPER-Bildes» aus der Einleitung

[3] Diskrete Cosinus Transformation

Bei der JPEG-Komprimierung werden die ähnlichen Pixel einer Grafik in grobe Blöcke zusammengefasst. Jeder dieser Blöcke wird mittels der «Diskreten Cosinus Transformation» mit seinen Nachbarn verglichen — große regelmäßige Flächen im Bild schlagen sich dann in niedrigen Frequenzanteilen nieder, feine Details und genaue Auflösung von Farbunterschieden in hohen. Da sich benachbarte Pixelwerte in der Regel kaum unterscheiden, werden nach der «DCT» nur der DC-Koeffizient und einige niederfrequente AC-Koeffizienten größere Werte annehmen. Die anderen Koeffizienten werden fast Null oder meistens sogar gleich Null sein. Es müssen daraufhin also nur kleine Zahlen kodiert werden, was bei geeigneter Darstellung bereits einen Komprimierungeffekt hat.[3]

[4] Efficient Compressed Domain Target Image Serach and Retrieval, S. 154

Die Algorithmen sind auf Geschwindigkeit optimiert, und so können sehr effizient große Netzwerke durchforstet werden. «And thus it is also suitable to search for image copies that might exist on the web for law enforcement or copyrighted material.»[4]

 


 



 


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