A content-based web image retrieval system for person identification structured on the SSIM, PSNR ve SNR

Abstract

Görüntü arama, desteklenmesi gereken en önemli hizmetlerden biridir. Genel olarak, resim veri tabanlarından arama işlemi 2 farklı yaklaşım kullanılmaktadır. İlk yaklaşımda arama işlemi metin meta verisine dayanır, ikinci yaklaşım ise görüntü içeriği bilgisine dayanmaktadır. İkinci yaklaşım, içerik tabanlı görüntü erişim (İTGE) sistemleri olarak adlandırılmaktadır. İTGE sistemler, görüntü veri tabanlarında görüntü işleme konularında araştırma yapmayı, depolama sorunlarından kullanıcı dostu ara yüzlere kadar değişen sorunların ele alınmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, içerik tabanlı bir web görüntü erişim sistemi olan bir bilgisayar görme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem ile kişilerin web tabanlı görüntülerinden taranmasını sağlamaktadır. Personel tanıma için bir içerik tabanlı görüntü erişim (PTITGE) sistemi geliştirilmiştir. Bu sistemde yapısal benzerlik indeksi kullanılarak referans bir görüntü veri tabanında sorgulanarak benzer görüntülerin listelenmesi sağlanmıştır. Görüntülerin karşılaştırılması için çalışmada ayrıca PSNR ve SNR metotları kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan metotları test etmek için FEI veri tabanı kullanılmıştır. Bu veri tabanı 200 kişiye ait farklı açı ve pozlarda çekilmiş 2800 görüntüden oluşmaktadır. Farklı bay ve bayan örnekler için yapılan sorgulamalarda önerilen yöntemin kişi tanımada başarılı olduğu görülmüştür.

Image searching is one of the most important services that need to be supported. In general, 2 different approaches have been applied to allow searching of image collections: one is based on image textual Meta data and the other is based on image content information. Querying by is called content-based image retrieval (CBIR). CBIR systems involve research on databases and image processing, handling problems that vary from storage issues to friendly user interfaces. In this study, a computer vision method, which is a content-based web image retrieval system, is proposed for automatically identifying person. We have developed an image retrieval system named as the (PICBIR=Person identification with content based image retrieval), which uses structural similarity (SSIM) as the method for retrieving person images, similar to a given set of reference same images in a database. PSNR and SNR are among the methods that have been widely used to study images for the purpose of comparison. The FEI database was used to test the particular methods used in this study. The current database consists of 2800 images that were taken at different positions and exposures of 200 people. It has been evident that the method proposed in the inquiries that was made for different male and female samples is successful in face recognition.