Всевозможные материалы, находящиеся на веб-ресурсе являются веб-контентом. Графический контент с другой стороны включает в себя изображения, хранящиеся на веб-страницах. Данные содержащие информацию о классах этих изображений могут пригодиться для определения тематики веб-ресурса или при поиске изображений на веб-странице. Исходя из этого, под задачей распознавания изображений следует понимать проведение анализа веб-изображений на предмет принадлежности к некоторому классу.
ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ
В настоящий период времени, когда в интернете генерируется огромное количество графического контента, проблема распознавания изображений встает на первое место. Так или иначе, любая человеческая активность связана с использованием зрения, что говорит нам о высокой потенциальной применимости систем распознавания изображений. На данный момент, успехи по распознаванию символов в документах и текстах впечатляют, впрочем, как и вклад по анализу изображений специального вида. Но универсальных методов обработки изображений, сопоставимых по эффективности с потенциальными возможностями человеческого интеллекта, увы, нет, что дает стимул ученым развивать и изучать это направление. О высоком значении систем анализа графического контента также не следует забывать. Графическое наполнение сайтов, тесно связано с проблемой контроля доступа к Интернет-ресурсам. Анализ веб-контента необходим при решении таких задач как: блокировка доступа к незаконной информации; предотвращение утечек личных данных через интернет; ограничение применения Интернет-ресурсов не по назначению.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ, ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Целью данной работы является нахождение оптимального алгоритма оценки графического контента веб-страниц. Основные задачи исследования:
1. Математически описать критерии оценки качества графического контента
2. Разработать алгоритм и программную реализацию системы оценки графического контента веб-страниц
3. Оценить эффективность реализованной системы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Необходимо разработать систему, которая могла бы анализировать графический контент со стороны определения классов изображений. В дальнейшем, разработанную систему можно использовать для решения задач по классификации и поиску изображений на веб-ресурсах.
Список литературы
Мельниченко Д.В., Абрамова О.Ф. ИССЛЕДОВАНИЕ ЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ ЮЗАБИЛИТИ САЙТОВ И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ // Современная техника и технологии. 2015. № 1 (41). С. 3-12.
Рыбанов А.А. АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ КВАНТИТАТИВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ТЕКСТА // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 2 (34). С. 5.
Ельчанинов В.С., Лясин Д.Н. ПОИСК ПОДОБНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В БАЗЕ ДАННЫХ ИНДЕКСИРОВАННЫХ ВИДЕО // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 5-1 (37). С. 43.
Попова Л.П., Датьев И.О., Шишаев М.Г.. СИСТЕМА АНАЛИЗА ГРАФИЧЕСКОГО КОНТЕНТА ВЕБ-СТРАНИЦ// Сборник научных трудов. Режим доступа: http://cat.convdocs.org/docs/index-187142.html