procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»/10.35266/1999-7604-2024-3-3procyber-604Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИEngeneeringСравнительный анализ метрик векторного расстояния растровых изображенийComparative analysis of vector distance metrics for raster imagesДетковА. А.DetkovA. A.

кандидат экономических наук, доцент

Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor

samik1982@mail.ruВоронинаВ. А.VoroninaV. A.

студент

Student

ГарифуллинаЮ. В.GarifullinaYu. V.

студент

Student

КорепановА. М.KorepanovA. M.

студент

Student

ВишняковаА. Ю.VishnyakovaA. Yu.

старший преподаватель

Senior Lecturer

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, ЕкатеринбургРоссияUral Federal University named after the First President of Russia B. N. Yeltsin, YekaterinburgRussian Federation2024251020242332230Copyright © Детков А.А., Воронина В.А., Гарифуллина Ю.В., Корепанов А.М., Вишнякова А.Ю., 20242024Детков А.А., Воронина В.А., Гарифуллина Ю.В., Корепанов А.М., Вишнякова А.Ю.Detkov A.A., Voronina V.A., Garifullina Y.V., Korepanov A.M., Vishnyakova A.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/604

В статье описаны метрики и алгоритмы, позволяющие оценить различие или сходство следующих исследуемых объектов: расстояние Хэмминга, расстояние Левенштейна, сходство Джаро – Винклера, коэффициент Серенсена, SIFT, перцептивный хэш-алгоритм. С целью выявления алгоритма, оптимально подходящего для практического применения, а именно для оценки уникальности логотипов путем сравнения их друг с другом, метрики и алгоритмы были реализованы в виде программ на языке программирования Python и протестированы на предмет скорости и качества их работы. Наиболее быстро работающий алгоритм сравнения логотипов основан на расчете перцептивной хэш-суммы с последующим вычислением расстояния Хэмминга, наиболее точные результаты сравнения логотипов были получены в процессе работы программы, основанной на расчете расстояния Хэмминга. В качестве оптимального алгоритма, объединяющего в себе высокую скорость работы и качество полученных результатов, был выбран программно-реализованный алгоритм, основанный на расчете расстояния Хэмминга.

The article describes metrics and algorithms that allow evaluating the difference or similarity of the objects under study: Hamming distance, Levenshtein distance, Jaro-Winkler similarity, Dice-Sørensen coeffi cient, SIFT, Perceptual Hash algorithm. To identify an algorithm that is optimally suitable for evaluating the uniqueness of logos by comparing them with each other, we implemented metrics and algorithms as programs in the Python programming language. Then, we tested their speed and quality of work. The fastest working algorithm for comparing logos is based on the calculation of a perceptual hash sum, followed by the calculation of the Hamming distance.The most accurate results of comparing logos were obtained during the operation of the program based on the calculation of the Hamming distance. We chose a software-implemented algorithm based on Hamming distancecalculation as the optimal algorithm that combines high speed of operation and the quality of the obtained results.

метрикарасстояниеизображениесходстворазличиесравнение изображенийалгоритмPythonmetricdistanceimagesimilaritydifferenceimage comparisonalgorithmPythonReferencesБольшой энциклопедический словарь. 2-е изд., перераб. и доп. М. ; СПб. : Большая российская энциклопедия, Норинт, 2000. 1434 с.Большой энциклопедический словарь. 2-е изд., перераб. и доп. М. ; СПб. : Большая российская энциклопедия, Норинт, 2000. 1434 с.Определение метрики и ее свойства. Шкалы: номинальная, порядковая, интервальная, относительная. URL: https://studfi le.net/preview/8985938/page:7/ (дата обращения: 04.05.2024).Определение метрики и ее свойства. Шкалы: номинальная, порядковая, интервальная, относительная. URL: https://studfi le.net/preview/8985938/page:7/ (дата обращения: 04.05.2024).Битюцков В. И., Войцеховский М. И., Иванов А. Б. и др. Математическая энциклопедия. М. : Советская Энциклопедия, 1984. 1246 с.Битюцков В. И., Войцеховский М. И., Иванов А. Б. и др. Математическая энциклопедия. М. : Советская Энциклопедия, 1984. 1246 с.Метрика (математика). URL: https://ru.wikibrief.org/wiki/Metric_(mathematics) (дата обращения: 04.05.2024).Метрика (математика). URL: https://ru.wikibrief.org/wiki/Metric_(mathematics) (дата обращения: 04.05.2024).Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая) от 18.12.2006 № 230-ФЗ. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая) от 18.12.2006 № 230-ФЗ. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».Об утверждении Руководства по осуществлению административных процедур и действий в рамках предоставления государственной услуги по государственной регистрации товарного знака, знака обслуживания, коллективного знака и выдаче свидетельств на товарный знак, знак обслуживания,коллективный знак, их дубликатов : приказ ФГБУ ФИПС 20.01.2020 № 12 (ред. от 25.03.2022). URL: https://legalacts.ru/doc/prikaz-fgbu-fi ps-ot-20012020-n-12-ob-utverzhdenii/ (дата обращения: 04.05.2024).Об утверждении Руководства по осуществлению административных процедур и действий в рамках предоставления государственной услуги по государственной регистрации товарного знака, знака обслуживания, коллективного знака и выдаче свидетельств на товарный знак, знак обслуживания,коллективный знак, их дубликатов : приказ ФГБУ ФИПС 20.01.2020 № 12 (ред. от 25.03.2022). URL: https://legalacts.ru/doc/prikaz-fgbu-fi ps-ot-20012020-n-12-ob-utverzhdenii/ (дата обращения: 04.05.2024).GitHub. URL: https://github.com/?ysclid=lhjgylis6v237864613 (дата обращения: 04.05.2024).GitHub. URL: https://github.com/?ysclid=lhjgylis6v237864613 (дата обращения: 04.05.2024).Либерман А. И., Шульга Т. Э. Актуальные задачи анализа изображений // Проблемы управления в социально-экономических и технических системах : сб. науч. ст. XVIII Междунар. науч.-практич. конф., 14–15 апреля 2022 г., г. Саратов. Саратов : Наука, 2022. С. 41–46.Либерман А. И., Шульга Т. Э. Актуальные задачи анализа изображений // Проблемы управления в социально-экономических и технических системах : сб. науч. ст. XVIII Междунар. науч.-практич. конф., 14–15 апреля 2022 г., г. Саратов. Саратов : Наука, 2022. С. 41–46.Коломийцева Е. Ю. Анализ изображений в Интернете: возможности современных сервисов // Медиа в современном мире. 61-е Петербургские чтения : ст. участников ежегодного апрельского научного форума, 21–22 апреля 2022 г., Санкт-Петербург. Т. 2. СПб. : Медиапир, 2022. С. 66–67.Коломийцева Е. Ю. Анализ изображений в Интернете: возможности современных сервисов // Медиа в современном мире. 61-е Петербургские чтения : ст. участников ежегодного апрельского научного форума, 21–22 апреля 2022 г., Санкт-Петербург. Т. 2. СПб. : Медиапир, 2022. С. 66–67.Шестоперов Д. В. Анализ изображений. Определение дубликатов и степени размытости изображений // Вопросы устойчивого развития общества. 2022. № 5. С. 1089–1096.Шестоперов Д. В. Анализ изображений. Определение дубликатов и степени размытости изображений // Вопросы устойчивого развития общества. 2022. № 5. С. 1089–1096.Ситникова Л. К., Еланцев М. О., Султанов Р. О. Двухэтапный метод поиска изображений в большой базе изображений // Выставка Инноваций – 2022 (весенняя сессия) : сб. материалов XXXIII Республиканской выставки-сессии студенческих инновационных проектов, 29 апреля 2022 г., г. Ижевск. Ижевск : Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова, 2022. С. 304–309.Ситникова Л. К., Еланцев М. О., Султанов Р. О. Двухэтапный метод поиска изображений в большой базе изображений // Выставка Инноваций – 2022 (весенняя сессия) : сб. материалов XXXIII Республиканской выставки-сессии студенческих инновационных проектов, 29 апреля 2022 г., г. Ижевск. Ижевск : Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова, 2022. С. 304–309.Питерсон У. У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки / пер. с англ., под ред. Р. Л. Добрушина, С. И. Самойленко. М. : Мир, 1976. 594 с.Питерсон У. У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки / пер. с англ., под ред. Р. Л. Добрушина, С. И. Самойленко. М. : Мир, 1976. 594 с.Метод Левенштейна. URL: https://spravochnick.ru/informatika/metod_levenshteyna/?ysclid=li96moyh99224030240 (дата обращения: 10.05.2024).Метод Левенштейна. URL: https://spravochnick.ru/informatika/metod_levenshteyna/?ysclid=li96moyh99224030240 (дата обращения: 10.05.2024).Brinardi L., Seng H. Text documents plagiarism detection using Rabin Karpand Jaro-Winkler Distance algorithms // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2017. Vol. 5, no. 2. P. 462–471.Brinardi L., Seng H. Text documents plagiarism detection using Rabin Karpand Jaro-Winkler Distance algorithms // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2017. Vol. 5, no. 2. P. 462–471.Трасс Х. Х. Геоботаника: история и современные тенденции развития. Л. : Наука, 1976. 252 с.Трасс Х. Х. Геоботаника: история и современные тенденции развития. Л. : Наука, 1976. 252 с.Построение SIFT дескрипторов и задача сопоставления изображений. URL: https://habr.com/ru/ articles/106302/ (дата обращения: 10.05.2024).Построение SIFT дескрипторов и задача сопоставления изображений. URL: https://habr.com/ru/ articles/106302/ (дата обращения: 10.05.2024).Как бороться с репостами или пара слов о перцептивных хешах. Перцептивные хэш-алгоритмы. URL: https://habr.com/ru/articles/237307/ (дата обращения: 10.05.2024).Как бороться с репостами или пара слов о перцептивных хешах. Перцептивные хэш-алгоритмы. URL: https://habr.com/ru/articles/237307/ (дата обращения: 10.05.2024).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.