Similaridade de Imagens pela Análise da Aleatoriedade Utilizando Compressão de Dados

  • Rafael Divino F. Feitosa IFG
  • Anderson Soares UFG

Resumo


Técnicas clássicas de reconhecimento de padrões em imagens são dependentes das etapas de extração e seleção de características. Entretanto, em grande parte dos problemas as características discriminantes são desconhecidas. É proposto um classificador de imagens similares, baseado nos pixels como características e livre da etapa de seleção, utilizando compressão de dados. Os resultados mostram que a aleatoriedade pode ser utilizada como medida de discriminabilidade, alcançando 0,83 de acurácia no conjunto de testes

Palavras-chave: image similarity, randomness, Kolmogorov's Complexity, compression

Referências

Chan, T. H.; Jia, K.; Gao, S.; Lu, J.; Zeng, Z.; Ma, Y. PCANet: A simple deep learning baseline for image classification? IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 12, pp. 5017–5032, 2015. DOI 10.1109/TIP.2015.2475625. https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2475625

Juneja, K.; Verma, A.; Goel, S.; Goel, S. A survey on recent image indexing and retrieval techniques for low-level feature extraction in CBIR systems. 2015 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Communication Technology (CICT 2015), pp. 67–72, 2015. DOI 10.1109/CICT.2015.92 Available: https://doi.org/10.1109/CICT.2015.92

Li, M.; Chen, X.; Li, X.; Ma, B.; Vitányi, P. M. B. The similarity metric. IEEE Transactions on Information Theory, vol. 50, no. 12, pp. 3250–3264, 2004. DOI 10.1109/TIT.2004.838101 Available: https://doi.org/10.1109/TIT.2004.838101

Bennett, C. H.; Gâcs, P.; Li, M.; Vitányi, P. M. B.; Zurek, W. H. Information distance. IEEE Transactions on Information Theory, vol. 44, no. 4, pp. 1407–1423, 1998. DOI 10.1109/18.681318 Available: https://doi.org/10.1109/18.681318

Kolmogorov, A. N. Three approaches to the quantitative definition of information. pp. 3–11, 1965.

Pinho, A. J.; Ferreira, P. J. S. G. Image similarity using the normalized compression distance based on finite context models. 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1993–1996, 2011. DOI 10.1109/ICIP.2011.6115866 Available: https://doi.org/10.1109/ICIP.2011.6115866

Cilibrasi, R.; Vitányi, P. M. B. Clustering by compression. IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51, no. 4, pp. 1523–1545, 2005. DOI 10.1109/TIT.2005.844059 Available: https://doi.org/10.1109/TIT.2005.844059

Sanches, A.; Cardoso, J. M.; Delbem, A. C. B. Identifying merge-beneficial software kernels for hardware implementation. 2011 International Conference on Reconfigurable Computing and FPGAs (ReConFig 2011), pp. 74–79, 2011. DOI 10.1109/ReConFig.2011.51 Available: https://doi.org/10.1109/ReConFig.2011.51

Vázquez, P. P.; Marco, J. Using normalized compression distance for image similarity measurement: An experimental study. Visual Computer, vol. 28, no. 11, pp. 1063–1084, 2012. DOI 10.1007/s00371-011-0651-2 Available: https://doi.org/10.1007/s00371-011-0651-2

Coltuc, D.; Datcu, M.; Coltuc, D. On the use of normalized compression distances for image similarity detection. Entropy, vol. 20, no. 2, p. 99, 2018. DOI 10.3390/e20020099 Available: https://doi.org/10.3390/e20020099

Tran, N. The normalized compression distance and image distinguishability. Human Vision and Electronic Imaging XII, vol. 6492, no. February 2007, p. 11, 2007. DOI 10.1117/12.704334 Available: https://doi.org/10.1117/12.704334

Mortensen, J.; Wu, J. J.; Furst, J.; Rogers, J.; Raicu, D. Effect of image linearization on normalized compression distance. Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol. 61, pp. 106–116, 2009. DOI 10.1007/978-3-642-10546-3_14 Available: https://doi.org/10.1007/978-3-642-10546-3_14

Linden, R. Técnicas de Agrupamento. Revista de Sistemas de Informação da FSMA, vol. 4, pp. 18–36, 2009.

Gauvrit, N.; Soler-Toscano, F.; Zenil, H. Natural scene statistics mediate the perception of image complexity. Visual Cognition, vol. 22, no. 8, pp. 1084–1091, 2014. DOI 10.1080/13506285.2014.950365 Available: https://doi.org/10.1080/13506285.2014.950365

ITU Radiocommunication Sector. Recommendation ITU-R BT.709-6: Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange. International Telecommunication Union, Tech.Rep., 2015.

Linde, Y.; Buzo, A.; Gray, R. M. An algorithm for vector quantizer design. IEEE Transactions on Communications, vol. 28, no. 1, pp. 84–95, 1980. DOI 10.1109/TCOM.1980.1094577 Available: https://doi.org/10.1109/TCOM.1980.1094577
Publicado
28/10/2019
FEITOSA, Rafael Divino F.; SOARES, Anderson. Similaridade de Imagens pela Análise da Aleatoriedade Utilizando Compressão de Dados. In: WORKSHOP DE TRABALHOS EM ANDAMENTO - CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI), 32. , 2019, Rio de Janeiro. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 176-179. DOI: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8323.