Método De Comparación Por Similitud De Archivos

Método de comparación por similitud de archivos multimedia.
Este método consiste, en palabras simples, en tomar un archivo multimedia, ya sea una imagen, un bosquejo o un video, y comparar dicho archivo con otros archivos almacenados en una fuente de datos, al final este proceso debe entregar una cantidad de archivos que se parezcan al original desde la base de datos, todos estos procesos sonrealizados por una computadora previa elaboración de un programa diseñado por un especialista que permita retornar los resultados deseados.
La idea principal de realizar este análisis es en primera instancia encontrar la imagen que se tiene como ejemplo en la base de datos de la manera más optima, esto se refiere tanto a los colores de la imagen como a la forma. En segunda instancia se puedeobservar imágenes similares en color y forma, por ejemplo que si la imagen de muestra posee una bicicleta, que, aquellas imágenes retornadas también posean una, aunque no sea en la misma posición, en el mismo lugar, del mismo tamaño o color. Para cada caso especifico el especialista debe tomar ciertos criterios por sobre otros según el resultado que desee obtener.
Dichos procesos son similares encualquier tipo de archivo, pero se diferencian en algunos aspectos menores dependiendo de si es una imagen, un sketch, o un video.
La similitud referida al proceso va en la idea que lo rodea, puesto el objetivo es pasar de una imagen tal cual, a una base de datos, que son más fáciles de comparar entre ellos, que comparar dos imágenes una con otra como si fuera una persona las que las mirase ydisciérnase si se parecen o no.
Imágenes:
En el caso que el archivo que se desee analizar sea una imagen hay dos procesos que se pueden utilizar, estos son similares, pero uno es más eficiente que el otro.
En primer lugar tenemos la escala de grises. Esta consiste en pasar la imagen a blanco y negro, luego se realiza una escala de grises variando entre las tonalidades, de este modo se observa lacantidad de pixeles que van al negro, cuantos a un gris más oscuro, cuantos a un gris más claro y cuantos al blanco, la diferencia de tonalidades no tiene por qué ser necesariamente cuatro, esto variaría según el criterio del que hace el análisis.
Posteriormente se almacena la información como un vector y se hace el mismo proceso con cada archivo ubicado en la base de datos. Luego se procede a calcularla distancia entre los vectores. Para ello existen diversas formas, la más utilizada es la fórmula de Pitágoras: (a1-a2)2+(b1-b2)2=c2, que pude ser adaptada dependiendo de las dimensiones que tenga el vector, el ejemplo anterior es para un vector en dos dimensiones donde c seria la distancia final entre los vectores, en caso de que fuese un vector de 3 dimensiones la ecuación seria:(a1-a2)2+(b1-b2)2+(c1-c2)2=d2 donde d seria la distancia entre los vectores, la cantidad de dimensiones va a depender en sí de la cantidad de criterios que ocupe el programador para realizar la escala de grises que generara los vectores.
Finalmente se retornaran las distancias y se retornaran aquellas que sean menores según el criterio efectuado, la cantidad de imágenes retornadas dependerá del analizador,este método no es muy eficiente, puesto que si se comparan dos imágenes muy oscuras o muy claras se tomaran como similares aunque las imágenes sean completamente diferentes.
El otro método utilizado es similar al anterior, solo que esta vez es con colores, se establece una escala de diversos colores y se analiza la cantidad de pixeles que caben en un color y en otro, luego esos números pasan a servectores, al igual que en el método anterior se realiza el mismo proceso con las imágenes de la base de datos, se miden las distancias, y se retornan las que tienen una menor distancia.
Este método aunque puede ser ligeramente más eficiente que la escala de grises sigue siendo ineficiente en encontrar buenas similitudes, ya que dos imágenes con colores similares serán devueltas aunque sean...