시각적 단어: 이미지 이해의 힘 활용

By Fouad Sabry

시각적 단어란 무엇입니까

이미지 검색 시스템에 사용되는 시각적 단어는 기능이나 변경 사항과 관련된 일종의 정보를 전달하는 이미지의 작은 부분을 나타냅니다. 필터링, 하위 수준 기능 설명자와 같은 픽셀에서 발생합니다.

혜택을 받는 방법

(I) 다음에 대한 통찰력 및 검증 주제:

1장: 시각적 단어

2장: 코드

3장: 정보 검색

4장: 이미지 분할

5장: 자동 요약

6장: 잠재 의미 분석

7장: 콘텐츠 기반 이미지 검색

8장: N -gram

9장: 문서-용어 매트릭스

10장: 전체 텍스트 검색

(II) 시각적 단어에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.

(III) 다양한 분야에서 시각적 단어를 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가요?

전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자, 그리고 모든 종류의 Visual Word에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

 

 

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: May 4, 2024

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제 1 장: 시각적 단어

이미지 검색 시스템에서 사용되는 시각적 단어는 특징(예: 색상, 모양 또는 질감) 또는 필터링, 저수준 특징 설명자(SIFT 또는 SURF)와 같은 픽셀의 변경에 대한 정보를 보유하는 이미지의 짧은 부분을 나타냅니다.

텍스트 검색 시스템(또는 정보 검색 시스템) 방법론

디지털 이미지의 가장 작은 부분이며 더 이상 나눌 수 없는 이미지의 픽셀은 언어의 알파벳 문자와 유사합니다. 그런 다음 이미지 내의 픽셀 그룹(패치 또는 픽셀 배열)이 단어를 구성합니다. 그런 다음 형태소 시스템 내에서 각 단어를 재처리하여 관련 용어를 검색할 수 있습니다. 그런 다음 동일한 의미를 가진 여러 단어가 동일한 개념을 나타냅니다(모든 언어에서와 같이). 수많은 단어가 동일한 의미를 공유하고 동일한 구를 구성합니다(동일한 정보를 가짐). 이 관점에 따르면 연구자들은 텍스트 검색 기술을 그림 검색 시스템에 적용할 수 있습니다.

이 접근 방식은 시각 자료에 어떤 단어와 구문이 나타날지 결정하기 위해 게임에 적용할 수 있습니다. 목표는 시각적 단어의 어휘를 사용하여 이미지를 이해하려고 시도하는 것입니다.

색 또는 질감 변경과 같은 기능 공간의 모든 정보를 포함할 수 있는 그림의 작은 영역입니다.

일반적으로 시각적 단어(VW)는 연속적인 값의 기능 공간에 존재하며, 이는 방대한 수의 단어와 결과적으로 방대한 언어를 의미합니다. 이미지 검색 시스템은 용어와 단어 수에 제한이 있는 자연어에 따라 텍스트 검색 기술을 사용해야 하므로 시각적 단어의 수를 줄여야 합니다.

이 문제를 극복하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 예를 들어 기능 공간을 공유 기능(동일한 단어로 간주될 수 있음)이 있는 범위로 분할하는 방법이 있습니다. 그러나 이 기술에는 분할 전략과 기능 공간의 범위 범위를 포함하여 많은 결함이 있습니다. 클러스터링 방법을 사용하여 공통 정보를 전달하는 단어를 유한한 수의 용어로 분류하고 병합하는 것은 연구자들이 제시한 또 다른 솔루션입니다.

기능 공간(군집의 중심)에서 군집화의 결과입니다. 여러 패치는 기능 공간에서 가장 가까운 정보를 제공할 수 있으므로 동일한 것으로 간주할 수 있습니다.

텍스트의 용어(무한대동사, 명사 및 관사)는 동일한 속성을 가진 수많은 일반 단어를 참조하므로 시각적 용어(클러스터링 결과 포함)는 기능 공간에서 동일한 정보를 공유하는 모든 일반 단어를 참조합니다.

마지막으로, 모든 이미지가 동일한 시각적 개념 집합에 해당하는 경우 모두 동일한 언어(또는 시각적 언어)로 통신할 수 있습니다.

시각적 단어와 구의 모음입니다.

시각적 용어만 고려하면 Visual Vocabulary가 이미지를 검색하기 위해 의존하는 참조 및 검색 시스템이 될 것입니다.

이 시각적 언어는 모든 이미지를 시각적 단어의 모음 또는 시각적 단어의 모음으로 나타냅니다.

이미지의 일부 또는 전체의 의미를 함께 설명하는 시각적 단어 모음입니다.

이러한 유형의 그림 표현을 기반으로 텍스트 검색 기술을 사용하여 이미지 검색 시스템을 만들 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 모든 텍스트 검색 시스템은 용어에 의존하기 때문에 사용자의 쿼리 이미지는 시스템 내에서 시각적 단어 컬렉션으로 변환되어야 합니다. 그런 다음 시스템은 이러한 시각적 용어를 데이터베이스의 모든 시각적 용어와 비교합니다.

{챕터 1 종료}

제 2 장: 코드

통신 및 정보 처리를 위해 코드는 문자, 단어, 소리, 이미지 또는 제스처와 같은 정보를 저장 장치에 저장하거나 통신 채널을 통해 전송하기 위해 다른 형식(때로는 더 짧거나 비밀)으로 변환하는 일련의 원칙입니다. 초기의 예는 사람들이 생각하고, 보고, 듣고, 느끼는 것을 다른 사람에게 말로 표현할 수 있게 해준 언어의 발전입니다. 그러나 말하기는 청중을 연설이 전달될 때 참석한 사람으로 제한하고 의사 소통 범위를 음성이 이동할 수 있는 거리로 제한합니다. 구두 의사 소통을 시각적 기호로 변형시킨 문자의 출현은 시간과 거리에 따른 의사 소통의 가능성을 높였습니다.

인코딩은 소스의 데이터를 전송 또는 저장을 위한 기호로 변환하는 프로세스입니다. 디코딩으로 알려진 반대 절차에는 코드 기호를 수신자가 이해할 수 있는 언어(예: 영어 및/및 스페인어)로 번역하는 작업이 포함됩니다.

코딩은 구두 또는 서면으로 일반 언어를 사용하여 의사 소통을 수행하는 것이 어렵거나 불가능한 상황에서 의사 소통을 촉진하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 세마포어는 신호기 또는 세마포어 타워의 암(arm)이 보유한 플래그 배열을 사용하여 메시지의 일부(일반적으로 단일 문자 및 숫자)를 암호화합니다. 플래그는 멀리 있는 사람이 읽을 수 있으며 전송된 메시지를 반복할 수 있습니다.

코드는 일반적으로 정보 이론 및 컴퓨터 과학에서 다른 대상 알파벳에 있을 수 있는 인코딩된 문자열로 소스 알파벳의 기호를 이산적으로 나타내는 방법으로 간주됩니다. 인코딩된 문자열을 연결하면 소스 알파벳에서 기호 시퀀스를 인코딩하기 위한 코드 확장이 생성됩니다.

이것은 수학적으로 정확한 정의를 제공하기 전의 작은 예입니다. 다이어그램

C = \{\, a\mapsto 0, b\mapsto 01, c\mapsto 011\,\}

소스 알파벳이 집합이고 \{a,b,c\} 대상 알파벳이 집합 인 코드입니다 \{0,1\} .

코드의 확장자를 사용하여 인코딩된 문자열 0011001를 0 011 0 01과 같은 코드워드로 그룹화할 수 있으며, 이를 사용하여 원래 기호의 순서인 acab을 디코딩할 수 있습니다.

형식 언어 이론의 개념을 사용하여 다음은 이 아이디어에 대한 자세한 수학적 정의입니다. S와 T는 각각 소스와 타겟으로 알려진 두 개의 유한 집합이어야 합니다.

코드는 C:\, S \to T^* S의 각 기호를 T의 기호 시퀀스로 매핑하는 전체 함수입니다.

의 확장 C' 은 C 의 S^{*} 동형입니다 T^{*} . 모든 소스 심볼 세트를 대상 심볼 세트로 자동 변환합니다.

이 섹션에서는 각 소스(일반 텍스트) 문자를 사전에서 가져온 코드 단어로 변환하는 코드에 대해 설명하며, 이를 연결하면 인코딩된 문자열이 생성됩니다. 일반 텍스트 문자의 확률이 다양한 경우 가변 길이 코드가 매우 유용합니다. 엔트로피 인코딩도 참조하십시오.

접두사 코드는 접두사 속성으로 알려진 속성을 가진 코드입니다: 집합의 다른 유효한 코드 단어에는 시스템에서 유효한 코드 단어이기도 한 접두사(시작)가 없습니다. 접두사 코드를 생성하는 가장 잘 알려진 알고리즘은 허프만 코딩입니다. 접두사 코드가 Huffman 메서드에 의해 생성되지 않은 경우에도 종종 Huffman 코드라고 합니다. ISBN의 국가 및 게시자 섹션, 국가 전화 번호 및 UMTS WCDMA 3G 무선 표준에서 사용하는 보조 동기화 코드는 접두사 코드의 추가 인스턴스입니다.

접두사 코드에서 가능한 코드워드 길이 집합은 Kraft의 부등식으로 설명됩니다. 접두사 코드뿐만 아니라 고유하게 디코딩할 수 있는 거의 모든 일대다 코드는 Kraft의 부등식을 충족해야 합니다.

또한 코드를 사용하여 전송 또는 저장 오류에 대한 복원력이 더 높은 방식으로 데이터를 나타낼 수 있습니다. 이 오류 수정 코드가 작동하는 방식은 저장된(또는 전송된) 데이터에 중복성을 신중하게 구성하는 것입니다. 예를 들어 시공간 코드, 저밀도 패리티 검사 코드, Reed-Solomon, Reed-Muller, Walsh-Hadamard, Bose-Chaudhuri-Hochquenghem, Turbo, Golay 및 Goppa가 있습니다. 오류 감지 알고리즘을 개선하여 무작위 또는 버스트 오류를 찾을 수 있습니다.

케이블 코드는 ship 또는 invoice와 같은 단어를 더 짧은 단어로 대체하여 동일한 정보를 더 적은 문자로 더 빠르고 더 적은 비용으로 전달할 수 있도록 합니다.

간결하게 하기 위해 코드를 사용할 수 있습니다. 전신 메시지가 빠른 장거리 통신의 표준이었을 때, 완전한 문구를 하나의 입(일반적으로 5분 그룹)으로 압축하는 복잡한 상용 코딩 시스템이 만들어졌습니다. 그 결과, 전신 기사들은 BYOXO(우리 거래에서 족제비를 뽑으려고 하는 건가요?), LIOUY("왜 내 질문에 대답하지