[Algorithm] خوارزمية لمقارنة صورتين


Answers

اقرأ الورقة: بوريكلي ، فاتح ، أونسيل توزيل ، وبيتر مير. "تعقب التباين باستخدام تحديث النموذج استنادًا إلى وسائل على وحدات Riemannian Manifolds". (2006) IEEE Computer Vision and Pattern Recognition.

لقد تمكنت بنجاح من اكتشاف المناطق المتداخلة في الصور الملتقطة من كاميرات الويب المجاورة باستخدام التقنية المعروضة في هذه الورقة. تتألف مصفوفة التغاير الخاصة بي من نواتج الكشف عن الجوانب / الحواف من سوبل ، كاني و سوسان ، بالإضافة إلى بيكسلات الرمادي الأصلي.

Question

وبالنظر إلى ملفين مختلفين للصورة (في أي صيغة أختارها) ، أحتاج إلى كتابة برنامج للتنبؤ بالفرصة إذا كان أحدهما نسخة غير قانونية من نسخة أخرى. قد يقوم مؤلف النسخة بعمل أشياء مثل التدوير ، أو جعلها سالبة ، أو إضافة تفاصيل تافهة (بالإضافة إلى تغيير أبعاد الصورة).

هل تعرف أي خوارزمية للقيام بهذا النوع من العمل؟




هذا مجرد اقتراح ، قد لا يعمل ، وأنا على استعداد لاستدعاء هذا.

سيولد ذلك إيجابيات خاطئة ، ولكن نأمل ألا تكون سلبيات خاطئة.

  1. تغيير حجم كل الصور بحيث تكون بنفس الحجم (أفترض أن نسب العرض إلى الأطوال هي نفسها في الصورتين).

  2. ضغط الصورة النقطية لكل من الصور باستخدام خوارزمية ضغط بدون فقدان (مثل gzip).

  3. ابحث عن أزواج من الملفات التي لها أحجام ملفات مشابهة. على سبيل المثال ، يمكنك فرز كل زوج من الملفات لديك عن طريق تشابه أحجام الملفات واسترداد X الأعلى.

كما قلت ، من المؤكد أن هذا سيولد إيجابيات خاطئة ، ولكن نأمل ألا تكون سلبيات خاطئة. يمكنك تنفيذ ذلك في خمس دقائق ، في حين أن Porikil وآخرون. الله. ربما يتطلب عملاً واسع النطاق.




هو في الواقع أقل من ذلك بكثير مما يبدو: -) اقتراح نيك هو فكرة جيدة.

للبدء ، ضع في اعتبارك أن أي طريقة مقارنة جديرة بالاهتمام ستعمل أساسًا عن طريق تحويل الصور إلى شكل مختلف - وهو شكل يسهل عليك اختيار ميزات مشابهة. عادة ، هذه الأشياء لا تجعل القراءة خفيفة للغاية ...


أحد أبسط الأمثلة التي يمكنني التفكير فيها هو ببساطة استخدام فضاء اللون لكل صورة. إذا كانت هناك صورتان لهما توزيعات ألوان متشابهة إلى حد كبير ، فيمكنك أن تكون متأكدًا بشكل معقول من أنها تظهر الشيء نفسه. على الأقل ، يمكنك الحصول على ما يكفي من اليقين للإبلاغ عنها ، أو إجراء المزيد من الاختبارات. مقارنة الصور في مساحة اللون سوف تقاوم أشياء مثل الدوران ، التدريج ، وبعض المحاصيل. بطبيعة الحال ، لن يقاوم التعديل الكبير للصورة أو إعادة توطينها ثقيلًا (وحتى تحول لون بسيط سيكون صعبًا إلى حد ما).

http://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_space
http://upvector.com/index.php?section=tutorials&subsection=tutorials/colorspace


مثال آخر ينطوي على شيء يسمى تحويل هوف. يؤدي هذا التحويل إلى تحويل الصورة إلى مجموعة من الخطوط. يمكنك بعد ذلك أخذ بعض "أقوى" الخطوط في كل صورة ومعرفة ما إذا كانت تصطف. يمكنك القيام ببعض العمل الإضافي لمحاولة تعويض الدوران والتحجيم أيضًا - وفي هذه الحالة ، نظرًا لأن مقارنة بضعة أسطر يكون أقل بكثير من العمل الحسابي من القيام بنفس العمل على الصور بأكملها - لن يكون الأمر سيئًا للغاية.

http://homepages.inf.ed.ac.uk/amos/hough.html
http://rkb.home.cern.ch/rkb/AN16pp/node122.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform




إذا كنت ترغب في الأخذ بنهج مختلف تمامًا للكشف عن النسخ غير القانونية لصورك ، فيمكنك التفكير في وضع watermarking . (من 1.4)

... إدراج معلومات حقوق النشر في الكائن الرقمي دون فقدان الجودة. عندما يكون حق المؤلف لكائن رقمي موضع تساؤل ، يتم استخراج هذه المعلومات لتحديد المالك الشرعي. ومن الممكن أيضًا ترميز هوية المشتري الأصلي إلى جانب هوية مالك حقوق الطبع والنشر ، مما يتيح تتبع أي نسخ غير مصرح بها.

في حين أنه أيضًا حقل معقد ، هناك تقنيات تسمح للمعلومات المائية بالمحافظة خلال تغيير الصورة الإجمالي: (من 1.9)

... أي تحويل إشارة من قوة معقولة لا يمكن إزالة العلامة المائية. ومن ثم ، فإن القراصنة الراغبين في إزالة العلامة المائية لن ينجحوا إلا إذا قاموا بنقض الوثيقة أكثر من أن تكون ذات أهمية تجارية.

وبالطبع ، فإن الأسئلة الشائعة تطالب بتنفيذ هذا النهج: "... صعبة للغاية" ، ولكن إذا نجحت في ذلك ، ستحصل على ثقة عالية في ما إذا كانت الصورة نسخة أم لا ، بدلاً من احتمال نسبة مئوية.