대규모 항공 사진을 탐색하기 위한 질감 유의어 사전

대규모 항공 사진을 탐색하기 위한 질감 기반 이미지 검색 시스템을 제시합니다. 이 시스템의 주요 구성 요소에는 질감 특징 추출, 이미지 분할 및 그룹화, 유사성 측정 학습, 빠른 검색 및 인덱싱을 위한 질감 유의어 모델이 포함됩니다. 질감 특징은 가보르 필터 뱅크로 이미지를 필터링하여 계산됩니다. 이후 각 대형 항공 사진을 동질적인 영역으로 분할하기 위해 질감 기울기 계산이 수행됩니다. 하이브리드 신경망 알고리즘을 사용하여 특징 공간에서 패턴을 클러스터링하여 시각적 유사성을 학습합니다. 유사성을 학습함으로써 검색 성능이 상당히 향상됩니다. 마지막으로, 학습 유사성 알고리즘과 계층적 벡터 양자화 계획을 결합하여 질감 이미지 유의어가 생성됩니다. 이 유의어는 양호한 검색 성능을 유지하면서 인덱싱 프로세스를 용이하게 합니다. 실험 결과는 대규모 항공 사진 컬렉션에서 검색하는 전반적인 시스템의 탄력성 및 주택 개발, 주차장, 고속도로 및 공항과 같은 다양한 지리적 특징을 선택하는 능력을 보여줍니다.