Распознавание нечётких дубликатов изображений, основанное на ранговом распределении мощностей кластеров яркости

В работе исследовано применение многошаговой сегментации для распознавания нечётких дубликатов изображений. Для сегментации использована кластеризация яркостей пикселей изображения, реализуемая с помощью рекуррентной нейронной сети.
Предложен поисковый образ изображения, основанный на ранговом распределении мощностей кластеров яркостей, выделенных на изображении в процессе сегментации. Приводятся экспериментальные результаты по распознаванию дубликатов изображений, основанному на применении предложенного образа. Показано, что использование предложенного поискового образа позволяет успешно распознавать дубликаты, полученные значительным визуальным искажением оригинала изображения или изменением его масштаба.