METHODS FOR DETERMINING VISUAL SIMILARITY OF IMAGES
DOI:
https://doi.org/10.30890/2567-5273.2025-41-02-051Ключові слова:
обробка зображень, нейронна мережа, комп’ютерний зір, ознаки зображеньАнотація
У статті розглядаються наявні підходи та методи визначення рівня візуальної подібності зображень. Визначено різні види візуальної подібності зображень. Проаналізовано особливості кожного з підходів, визначено їх переваги та недоліки, оцінено їх ефективнісПосилання
C. Zauner, «Implementation and Benchmarking of Perceptual Image Hash Functions,» Hagenberg, 2010.
D. G. Lowe, «Object Recognition from Local Scale-Invariant Features,» в Proc. of the International Conference on Computer Vision, Corfu, 1999.
E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige та G. Bradski, «ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF,» 2011.
M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha and P. Fua, “BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features,” CVLab, EPFL, Lausanne, Switzerland, 2010.
lyly99, «Kaggle,» 22 Вересень 2020. [Онлайновий]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/lyly99/logodet3k. [Дата звернення: 11 09 2025].
K. Schall, K. U. Barthel, N. Hezel та K. Jung, «GPR1200: A Benchmark for General-Purpose Content-Based Image Retrieval,» в MultiMedia Modeling: 28th International Conference, MMM 2022, Phu Quoc, Vietnam, June 6–10, 2022, Proceedings, Part I, Phu Quoc, Vietnam, 2022.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Автори
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
