Sustav za označavanje, tumačenje i pretraživanje slika utemeljen na znanju : doktorski rad - Ivašić-Kos, Marina 1973 (M. Ivašić-Kos ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2012)
Sustavi za pretraživanje slika nastoje biti intuitivni i što jednostavniji za korištenje. Slike se mogu pretraživati prema vizualnom sadržaju ili prema tekstualnim oznakama kojima su označene. Automatsko označavanje slika razvijeno je kao alternativa pretraživanja slika koje koristi i vizualnu i tekstualnu informaciju. Kako bi rezultati automatskog označavanja odgovarali ključnim riječima koje korisnici intuitivno koriste prilikom pretraživanja slika, neophodno je u označavanje slike uključiti i apstraktnije koncepte nego što su to oznake klasa čije se instance pojavljuju na slici. Označavanje slike koje uključuje koncepte povezane sa slikom na različitim razinama apstrakcije, naziva se višeslojno tumačenje slike. U ovom se radu, za automatsko označavanje i višeslojno tumačenje slika predlaže sustav utemeljen na znanju. Činjenično i neizvjesno znanje o slikama iz domene vanjskih scena predstavljeno je shemom za predstavljanje znanja temeljem neizrazitih Petrijevih mreža (KRFPN shemom). Isti model koristi se za pretraživanje slika. Korištenjem algoritama neizrazitog zaključivanja na KRFPN shemi, kvantizirane vrijednosti komponenata vektora značajki, dobivene na području slike, se klasificiraju u odgovarajuću elementarnu klasu kojom se označava to područje slike. Elementarne klase dobivene prilikom automatskog označavanja područja slike mogu se vrednovati prema vjerojatnom kontekstu uzimajući u obzir pseudo-prostorne relacije definirane u bazi znanja između elementarnih klasa. Unija elementarnih klasa, dobivenih kao rezultat označavanja područja slike zaključivanjem na KRFPN shemi, ulaz je u KRFPN shemu više hijerarhijske razine. Na KRFPN shemi više hijerarhijske razine zaključuju se apstraktniji koncepti, kao što su klase scena, njihove generalizacije ili izvedene klase, koji su implicitno povezani sa slikom. Evaluacija različitih metoda automatskog označavanja slike, na istom skupu slika, pokazala je da su najbolji rezultati postignuti korištenjem KRFPN sheme kada su vektori značajki bili kvantizirani generaliziranim Lloydovim algoritmom. -