Resim içerik tabanlı alma sistemlerine ilişkin bir karşılaştırma çalışması

Son yıllarda multimedya arama önemli bir araştırma alanı haline geldi. Multimedya dosyaları, internetteki en önemli materyallerden biridir. Maalesef, internette multimedya erişimine dayanan en yeni yöntem ve uygulamalar için bile, gerekli multimedya bulmak zor. Bu çalışmanın temel amacı, Fuzzy Color ve Texture Histogram (FCTH), Edge Histogram Descriptor (EHD), Scalable Color Descriptor (SCD), Color Layout Descriptor (CLD), Color and Edge Directivity Descriptor (CEDD), ve Speed-Up Robust Feature (SURF) ve Fast Library Approximate Nearest Neighbor (FLANN) ile birleştirilmiş alanda bilinen resim îçerik tabanlı alma sistemlrinin performanslarınn incelenmesidir. Bu teknikleri kullanma amacı, sorgunun en alakalı dosyalarını bulmak ve bunları alma listesinin en üstünde listelemektir. Çeşitli deneyler yapılmış ve FCTH ve SCD'nin diğer incelenen tekniklerden daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Diğer yandan, SURF ile FLANN yaklaşımı birleştirildiğinde, sorguların çoğunun sonuçları kullanıcı beklentilerinin altında kaldığı görülmüştür. Buna ek olarak, bu yöntemi kullanarak özellik vektörlerinin çıkarılması muazzam bir bellek gerektirir. Genel olarak, çalışılan CBIR tanımlayıcılarından hiçbiri tam bir görüntü alma sistemi oluşturmak için tek tek kullanılamaz. Görüşümüze göre, daha sağlam bir sistem ve doğru sonuçlar elde etmek için çoklu tanımlayıcılar kullanılabilir.