Indexação de Forma Robusta e Eficiente através do Espaço de Escala de Curvatura

O usuário de um banco de dados de imagens frequentemente deseja recuperar todas as imagens similares àquela que já possui. Usando algumas características como textura, cor e forma, podemos associar um vetor de características a cada imagem no banco de dados. Um método de indexação rápido pode então ser utilizado para recuperar imagens similares com base em seus vetores associados. Usamos os máximos dos contornos de cruzamento da curvatura zero do espaço de escala de curvatura (CSS) da imagem como um vetor de características para representar as formas dos contornos de limites de objetos. O algoritmo de correspondência que compara dois conjuntos de máximos e atribui um valor de correspondência como uma medida de similaridade é apresentado neste artigo. O método é robusto em relação a ruídos, escalas e mudanças de orientação dos objetos. Ele também é capaz de recuperar objetos que são similares à imagem espelhada do limite de entrada. Introduzimos a relação de aspecto da imagem CSS como um novo parâmetro que pode ser usado para indexação em conjunto com outros parâmetros como excentricidade e circularidade. O método foi testado e avaliado em um banco de dados protótipo de 450 imagens de animais marinhos com uma vasta variedade de formas, com resultados muito bons. Como a similaridade de forma é uma questão subjetiva, para avaliar a recuperação de similaridade baseada em forma em um pequeno banco de dados selecionado aleatoriamente. Comparar os resultados deste experimento com as saídas de nosso sistema para as mesmas consultas e no mesmo banco de dados. A comparação indicou um desempenho promissor do sistema.