3.5.Формування ключів образів
У якості ключа (вектора властивостей) запропоновано використати набір структурних властивостей, отриманих в результаті триступеневої декомпозиції образу (рис. 4 .29).
Рис. 4.29. 3-ступенева декомпозиція образу
Наведемо як приклад два набори із 6 структурних коефіцієнтів як ключі візуальних образів:
A:
IA,
,
M(IA),
D(IA),
R(IA),
Ri(IA);
B:
IA,
,
,
,
,
Ri(IA).
Для порівняння двох візуальних образів i та j із векторами властивостей Ki та Kj (чисел одного порядку) визначаємо відстань:
. (4.42)
Відповідно, якщо ключ містить два набори властивостей (чисел різного порядку), то визначаємо дві відстані d1 та d2.
3.6.Кластеризація ключів образів
Кластеризація ключів образів здійснюється основною процедурою згортання, приведеною у розділі 2.6.1.
Для згортання ключів образів використовуємо абсолютні:
(4.43)
(4.44)
та відносні критерії згортання образів:
(4.45)
(4.46)
де a, b, c – структурні характеристики образу, w – зважені коефіцієнти, k та r – кількість ключів у відповідному кластері, N – загальна кількість ключів.
Характеристики новоутворених кластерів обчислюються за формулами ( 2 .61) та ( 2 .62).
Алгоритм кластеризації був застосований для класифікації образів за двома критеріями об’єднання: абсолютним та відносним. Крім цього використано набір із чотирьох різних наборів структурних властивостей:
A: IA,
(MC),
M(IA),
D(IA),
R(IA),
Ri(IA)
B:
IA,
,
,
,
(MC),
Ri(IA)
C: PX, MC, C, CR, IA, , , , , , (PX), (MC), M(CR), D(CR), M(IA), D(IA), R(CR), R(IA), Ri(CR), Ri(IA).
D: CR, IA, R(CR), R(IA), Ri(CR), Ri(IA).
Як результат кластеризації отримано 8 дендограм (рис. 4 .30 – рис. Error: Reference source not found). Кожна вузол дендограми з’єднаний із базою даних класифікованих зображень. Користувач має можливість вибрати вузол і отримати повну інформацію про зображення, розміщені на відповідному рівні дерева згортання.
а б
Рис. 4.30. Дендограми для абсолютної (а) та відносної (б) кластеризації для 6 властивостей із набору А
Приклади вибраних вузлів (1, 2, 3, 4) з дендограм представлено на рис. 4 .31. На рис. 4 .31 представлено результати класифікації для чотирьох груп: динозаври, квіти, тварини (леви + слони), автобуси.
а б в г
д е є ж
Рис. 4.31. Порівняння абсолютної (а, в, д, є) та відносної (б, г, е, ж) функції подібності для наборів властивостей A (а, б), B (в, г), C (д, е), D (є, ж)
Опишемо базовий алгоритм згортання ключів образів, реалізований у ядрі ППП в класі PatternKeys у функції DoRollingUp. Даний алгоритм здійснює згортання n ключів образів за заданими параметрами: критерієм згортання, характеристичною функцією, результуючою кількістю кластерів, максимальною кількістю об’єднань на кроці, коефіцієнтом швидкості, обмеженням функції.