Geschäftskontext
Eine Stock-Foto-Agentur möchte prüfen, ob neu hochgeladene Bilder (Quelle) bereits in ihrer geschützten Datenbank (Referenz) existieren. Da Dateinamen oft geändert werden, muss jedes neue Bild mit jedem Referenzbild verglichen werden (Many-to-Many), um potenzielle Urheberrechtsverletzungen zu finden.
Über das Set : image
Bildverarbeitung, -manipulation und -analyse.
Entdecken Sie alle Aktionen von image Datenaufbereitung
Simulation einer großen Menge an Uploads und einer bestehenden Datenbank.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | DATA casuser.new_uploads; |
| 3 | LENGTH _id_ 8 _image_ $10; |
| 4 | DO i=1 to 50; |
| 5 | _id_=i; |
| 6 | _image_='[IMG]'; |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | |
| 10 | RUN; |
| 11 | |
| 12 | DATA casuser.stock_db; |
| 13 | LENGTH _ref_id_ 8 _image_ $10; |
| 14 | DO j=1 to 100; |
| 15 | _ref_id_=j; |
| 16 | _image_='[IMG]'; |
| 17 | OUTPUT; |
| 18 | END; |
| 19 | |
| 20 | RUN; |
| 21 |
Étapes de réalisation
1
Durchführung eines kartesischen Produktvergleichs (pairAll) und Filterung auf hohe Ähnlichkeit.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | image.compareImages / TABLE={name='new_uploads', caslib='casuser'} referenceImages={TABLE={name='stock_db', caslib='casuser'}} pairAll=TRUE minimum=0.9 method='SSIM' casOut={name='potential_duplicates', caslib='casuser'}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion generiert 5000 Vergleiche (50x100), speichert aber in 'potential_duplicates' nur die Paare, deren Ähnlichkeit >= 0.9 ist. Dies identifiziert effizient potenzielle Duplikate ohne manuelle Prüfung.