Image retrieval multi-dominio: l’obiettivo del progetto
Il progetto ha inteso realizzare un sistema che automaticamente prima archivi l’immagine di un documento, in un cluster gerarchico, e poi ritrovi immagini simili a quella di riferimento, considerando una Relevance Feedback nella specifica cartella (o cluster) di training. Dunque, questo sistema consente di favorire il processo di archiviazione e di ritrovamento dei documenti in modo efficace ed efficiente, anche utilizzando una grande mole di dati.
Che cos’è il Content-Based Image Retrieval (CBIR)
Il Ritrovamento di Immagini Basate sul Contenuto (o Content-Based Image Retrieval – CBIR) è una tecnologia usata per organizzare (e archiviare) le immagini scannerizzate rispetto al loro contenuto visivo (ad esempio rispetto a colore, texture e forma). Da quest’ultima si sviluppa l’idea principale del progetto di ricerca che combina diversi campi di esplorazione scientifica (visione artificiale, apprendimento automatico ed altri) per diminuire il problema del gap semantico, relativo al document retrieval, tra contenuti a basso livello (le immagini) e concetti di livello superiore (il significato).
Devi valutare un progetto di ricerca e sviluppo sul trattamento di immagini e documenti? Il team di Dyrecta Lab è disponibile per un confronto tecnico: Contattaci
Keywords: Document Retrieval, Image Processing, Sistema Multi-Esperto
