Тема: СОЗДАНИЕ СППР ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ КОПИЙ И ПОХОЖИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В последнее время компьютер решает всё больше человеческих задач, а интернет впитывает и выдаёт нам всё больше информации. Одной из неотъемлемых частей интернета - изображения. К сожалению, эти объекты всё чаще перестают быть уникальными, а широкий доступ к интернету и распространённость компьютеров обеспечивают перенасыщенность похожими изображениями и копиями изображений, что приводит к занятости все большего объема памяти на компьютерах. Всё это делает нахождение нужного изображения довольно долгой и мучительной задачей.
Для разрешения данной проблемы в настоящее время всё чаще прибегают к помощи компьютеров. Учёные со всего мира пытаются научить машины видеть изображения так же, как и люди, а IT-корпорации вкладывают немалые денежные и человеческие ресурсы в достижение нужного результата. К счастью, существуют методы, которые позволяют, хоть и при использовании в узконаправленных задачах, получить желаемый результат при меньших затратах. Они основаны не на структуре человеческого аппарата анализа и интерпретации изображений, а непосредственно на особенностях самого изображения. Основываясь только на наборе таких данных цифрового изображения, можно с достаточно высокой точностью позволить компьютеру распознавать дубликаты картинок.
Для нахождения полных копий, дубликатов и похожих изображений используется множество методов. В данной работе рассматриваются разные способы решения этих задач:
-сравнение изображений путём попиксельного вычитания;
-нахождение перцептивных хэшей изображений и их сравнение с помощью расстояний Хэмминга;
-нахождение коэффициентов корреляции столбов изображений и их сравнение;
-нахождение SIFT-дескрипторов изображений;
-нахождение SURF-дескрипторов изображений.
Цель работы. На языке Python версии 3.7.2 создать СППР «Нахождение копий и похожих изображений», которая поможет:
-находить полные дубликаты изображений;
-находить изображения с изменением яркости, цвета, размеров и поворота и прочими преобразованиями.
Предмет изучения настоящей работы- нахождение копий и похожих изображений.
Объект изучения работы - различные изображения (ничем не отличающиеся друг от друга, совершенно разные изображения и отличающиеся размерами, яркостью, цветами незначительно и значительно, углом поворота).
Требования к проектируемой системе:
- наглядность представления имеющейся информации,
- быстрота выполнения расчётов на ЭВМ,
- динамичность,
- интерактивность.
Основные методы, используемые в работе.
- сравнение изображений путём попиксельного сравнения;
- нахождение перцептивных хэшей изображений и их сравнение с помощью расстояний Хэмминга;
-нахождение SIFT-дескрипторов изображений;
-нахождение SURF-дескрипторов изображений.
Основные средства:
-Python 3.7.2;
-JetBrains PyCharm Community Edition.
Технические требования к операционной системе, операционная система: Windows 7,8,10;
Купить

В работе с помощью языка Python версии 3.7.2 JetBrains PyCharm Community Edition создана СППР для нахождения копий и похожих изображений. В ней реализованы алгоритмы: метод попиксельного сравнения изображений, алгоритм pHash, дескриптор SIFT, дескриптор SURF. Система осуществляет поиск копий и похожих изображений в динамичном и интерактивном режиме. Алгоритмы протестированы по времени выполнения и по качеству работы. Наиболее подходящим для поиска копий изображений признан алгоритм pHash, так как он находит все копии намного быстрее, чем попиксельное сравнение. Наиболее подходящим из методов SIFT и SURF для поиска похожих изображений признан дескриптор SURF, т.к. он более точный и работает быстрее, чем SIFT.

Купить