Nowe podejście do danych obrazowych – automatyczne rozumienie

Podany przykład wskazuje na to, że po etapie rozpoznawania obrazu powinien następować etap próby automatycznego wykrycia i zrozumienia jego treści.

Pierwsze prace na temat automatycznego rozumienia obrazów ukazały się w 2000 roku [3], ale potem „posypały się” liczne dalsze prace [4-7], włącznie z książką [8]. Dotyczyły one głównie rozumienia obrazów medycznych. Wynikało to z faktu, że w przypadku tych obrazów proste rozpoznawanie nie daje dobrych rezultatów, co można zobaczyć na rys. 12 i 13.

W tej sytuacji poszukiwano metody, która by była w stanie realizować analizę semantyczną (ukierunkowaną na treści), a nie tylko syntaktyczną (ukierunkowaną na kształty i formy obiektów). Takie możliwości posiadały wprowadzone przez autora i prof. Marka Ogielę systemy, które nazwaliśmy systemami UBIAS (Understanding-Based Image Analysis Systems). Rys. 14 i 15 umożliwiają porównanie systemu rozpoznawania obrazów, omówionego wyżej, z systemem UBIAS.

Różnicę między rozumieniem obrazu a jego rozpoznawaniem można zaobserwować na rys. 16.

Ten materiał dostępny jest dla zalogowanych użytkowników.

Załóż konto i dołącz do grona użytkowników naszego portalu!

Zaloguj się Zarejestruj się

Mogą zainteresować Cię również

Styczeń miesiącem bezpieczeństwa produkcji.

zobacz więcej