論文の概要: Similarity and symmetry measures based on fuzzy descriptors of image objects` composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13651v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 21:42:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-30 13:19:34.090703
• Title: Similarity and symmetry measures based on fuzzy descriptors of image objects` composition
• Title（参考訳）: 画像オブジェクトのファジィ記述子に基づく類似度と対称性の測定
• Authors: Marcin Iwanowski and Marcin Grzabka
• Abstract要約: 本稿では,画像オブジェクトを示す境界ボックスを付加した画像の類似度と対称性を測定する手法について述べる。 提案手法により、境界ボックスの集合を比較して、基礎となる画像の類似度を推定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The paper describes a method for measuring the similarity and symmetry of an image annotated with bounding boxes indicating image objects. The latter representation became popular recently due to the rapid development of fast and efficient deep-learning-based object-detection methods. The proposed approach allows for comparing sets of bounding boxes to estimate the degree of similarity of their underlying images. It is based on the fuzzy approach that uses the fuzzy mutual position (FMP) matrix to describe spatial composition and relations between bounding boxes within an image. A method of computing the similarity of two images described by their FMP matrices is proposed and the algorithm of its computation. It outputs the single scalar value describing the degree of content-based image similarity. By modifying the method`s parameters, instead of similarity, the reflectional symmetry of object composition may also be measured. The proposed approach allows for measuring differences in objects` composition of various intensities. It is also invariant to translation and scaling and - in case of symmetry detection - position and orientation of the symmetry axis. A couple of examples illustrate the method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像オブジェクトを示すバウンディングボックスを付記した画像の類似性と対称性を測定する手法について述べる。 後者の表現は、高速で効率的なディープラーニングに基づくオブジェクト検出手法の開発により、最近普及した。 提案手法により、境界ボックスの集合を比較して、基礎となる画像の類似度を推定することができる。 これはファジィ相互位置(FMP)行列を用いて空間組成と画像内の境界ボックス間の関係を記述するファジィアプローチに基づいている。 FMP行列で記述された2つの画像の類似性を計算し,その計算アルゴリズムを提案する。 コンテンツベースの画像類似度を表す単一のスカラー値を出力する。 メソッドのパラメータを変更することで、類似性の代わりに、オブジェクト構成の反射対称性を測定することもできる。 提案手法では,様々な強度の物体組成の違いを測定することができる。 また、翻訳やスケーリングにも不変であり、対称性検出の場合、対称性の軸の位置と配向がある。 いくつかの例がその方法を説明する。

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