Shape－Based Image Retrieval Using Compact R－tree

利用緊緻R-tree 索引技術於形狀內容基礎的影像擷取系統

以影像內容為基礎的影像擷取系統 (content-based image retrieval system，CBIRS)可以利用兩種主要的方式: 『擷取準確性』與『擷取效能』予以評估。由於從影像中取出的有效視覺資訊可以達成高效準確性效能，大部分傳統CBIR 系統都專注致力於擷取有效視覺資訊。可是，他們通常需要花費許多努力與成本用在搜尋整個影像資料庫，才得以取出一組適當數量的影像，用以回應使用者的查詢。如此一來，擷取效能便成為在比對大量影像資料的過程中的一個瓶頸。在此篇論文中，我們提出一種資料轉換過程，它可用於轉換特徵領域中的擷取視覺資訊變成空間領域中的長方形資料。更進一步地，我們也提出一個有效率的索引結構，此結構利用緊緻R-tree 索引技術，整合與安排所有的長方形資料成為一種緊緻組織。基於我們提出的索引結構，我們也提出影像與影像間的類似性測量方法與取得影像的演算法。利用本篇論文所提出的技術，我們可以建構一個具有高擷取效能的影像資料庫。利用一個包含一千張商標與標誌的影像資料庫，我們模擬了數項實驗，用來證明我們的方法的確在『擷取準確性』與『擷取效能』上有很好的表現。