Google의 이미지 색상 검색은 어떻게 작동합니까?

Question

내가 쿼리한다고 가정 해 봅시다

http://images.google.com.sg/images?q=sky&imgcolor=Black

그리고 나는 모든 검은 색 스카이를 얻습니다. 실제로는 어떻게 작동하는 알고리즘이 작동합니까?

Answer 1

기반 이 종이 Google 엔지니어 Henry Rowley, Shumeet Baluja 및 Yushi Jing 박사가 게시 한 것은 이미지에서 색상 인식에 대한 질문의 가장 중요한 의미로 보입니다. .

이 논문은 일반적으로 색상 밝기 정상화를 기반으로 한 다음 A를 사용하는 "고전적인"방법을 설명함으로써 시작됩니다.가우스 분포, "또는 픽셀의 RGB 값을 사용하여 구축 된 3 차원 히스토그램을 사용하여 (각 색상은 0-255의 8 비트 정수 값입니다. "광도"(종종 잘못된 "광도"라고 불리는)와 같은 특성에서, 이것은 주어진 이미지로부터 육안으로 빛나는 강도의 밀도입니다.

Google 논문은 알고리즘으로 대략 10^9 개의 이미지를 처리해야하므로 가능한 한 효율적이어야한다고 언급합니다. 이를 달성하기 위해 이미지를 중심으로 한 직사각형 인 ROI (관심 영역)에서 대부분의 계산을 수행하고 모든면에서 이미지 크기의 1/6에 의해 삽입됩니다. 그들이 ROI를 결정한 후에는 페이스 감지 알그, 색상 불변성 알제 및 기타를 포함하여 이미지에 적용되는 여러 가지 알고리즘이 있습니다. 통계적 추세 이미지의 채색과 가장 중요한 것은 통계 분포에서 가장 높은 주파수로 색조를 찾으십시오.

그들은 엔트로피, 에지 감지 및 텍스처 정의와 같은 다른 기능을 이미지에서 추출하기 위해 컴퓨터의 확률 적 허프 변환 (Kiryati et al., 1991)의 OpenCV 구현 (Bradski, 2000)을 사용합니다. 피부색 연결된 구성 요소의 가장자리에서 직선을 찾기 위해 아마도 신체 부위가 아니며 추가로 이미지에서 가장 중요한 색상을 더 잘 결정할 수 있습니다. 이는 이미지 색상 검색의 핵심 요소입니다.

수학 방정식 등을 포함 하여이 주제의 기술에 대한 자세한 내용은 처음에 연결된 Google 논문을 읽고 웹 사이트의 연구 섹션을 살펴보십시오.

매우 흥미로운 질문과 주제!

Answer 2

이미지는 단지 픽셀입니다. 픽셀은 RGB 값입니다. 우리는 RGB의 검은 색이 무엇인지 알고 있으므로 이미지에서 찾을 수 있습니다.

Answer 3

글쎄, 한 가지 방법은 매우 기본적인 용어입니다.

이미지의 코퍼스가 주어지면 주어진 색상 범위의 고농도를 결정하고 (실제로는 상당히 사소합니다)이 데이터를 저장하고 그에 따라 색인하십시오 (이전 단계에서 결정된 색상에 따라 이미지를 색인). 이제, 당신은 본질적으로 특정 단어가 포함 된 문서를 찾는 것과 같은 종류를 가지고 있습니다.

이것은 하나의 가능한 방법에 대한 매우 기본적인 설명입니다.

Answer 4

이미지에서 색상을 추출하는 다양한 방법이 있으며 다른 답변이 그 결과를 다루었다고 생각합니다 (K- 평균, 분포 등).

색상을 추출했다고 가정하면 색상으로 검색하는 몇 가지 방법이 있습니다. 느리지 만 명백한 접근 방식 중 하나는 약간의 메트릭을 사용하여 검색 색상과 이미지의 지배적 인 색상 사이의 거리를 계산하는 것입니다 (예 : 색상 차이), "친밀감"을 기준으로 결과에 가중치를 부여합니다.

훨씬 더 빠른 접근 방식은 컬러 공간의 해상도를 본질적으로 다운 스케일링하는 것입니다. 가능한 모든 RGB 색상 값을 다루지 않고 Google과 같은 작은 범위 (파란색, 녹색, 검은 색, 노란색 등)와 같은 더 작은 범위로 추출을 제한하십시오. 그런 다음 사용자는 제한된 색상 견본 세트로 검색 할 수 있으며 색 거리를 계산하는 것은 사소합니다.