Tra cứu ảnh dựa trên nội dung sử dụng nhiều đặc trưng và phản hồi liên quan

Những năm gần đây, với sự xuất hiện của Internet đã thay đổi hoàn toàn cách thức chúng ta tìm kiếm thông tin. Ví dụ khi cần tìm kiếm, đơn giản chỉ cần gõ một vài từ khóa vào máy tìm kiếm Google hay Bing, ngay lập lức có được một danh sách tương đối chính xác các trang web có liên quan đến thông tin cần tìm. Đối với hình ảnh, cũng đã có các hệ thống tương tự. Với hệ thống này, bằng cách lấy một ảnh đầu vào từ người dùng, hệ thống cố gắng tìm kiếm các ảnh giống nhất trong cơ sở dữ liệu rồi trả lại cho người sử dụng. Đây là hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung hay đơn giản là tra cứu ảnh. Về cơ bản, hệ thống hoạt động theo cách thức sau: Đầu tiên ảnh đưa vào để tìm kiếm (hay gọi là ảnh truy vấn) và toàn bộ ảnh trong CSDL được hệ thống ánh xạ sang các vector (đặc trưng của ảnh). Hệ thống sẽ tính toán và đo khoảng cách giữa ảnh truy vấn với từng ảnh trong CSDL. Cuối cùng, các ảnh có khoảng cách gần nhất với ảnh truy vấn được hệ thống trả về. Tuy nhiên kết quả trả về vẫn còn xa so với sự mong đợi của người dùng. Ta thường gọi vấn đề này là vấn đề “khoảng cách ngữ nghĩa”.

Để thu hẹp được khoảng cách ngữ nghĩa, nâng cao hiệu quả tra cứu, phương pháp phản hồi liên quan đã được gới thiệu trong CBIR[4]. Đã có nhiều nhà nghiên cứu bắt đầu xem phản hồi liên quan như là bài toán phân lớp hoặc bài toán học. Việc kết hợp nhiều đặc trưng để xây dựng truy vấn đã góp phẩn nâng cao hiệu quả của các phương pháp học máy, do vậy hiệu quả tra cứu đã được cải thiện. Tuy nhiên, để tận dụng đầy đủ lợi thế của các thông tin bổ sung, phát sinh từ tương tác người dùng, việc lựa chọn phương pháp kết hợp sử dụng nhiều đặc trưng hiệu quả là nhiệm vụ quan trọng và rất cần thiết.

Sơ đồ hệ thống tra cứu ảnh sử dụng phản hồi liên quan 

Với đề tài "Tra cứu ảnh dựa trên nội dung sử dụng nhiều đặc trưng và phản hồi liên quan” tác giả chia nội dung thành các phần sau:

Chương 1. KHÁI QUÁT VỀ TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN NỘI DUNG Chương này trình bày khái quát lý thuyết cơ bản về tra cứu ảnh dựa trên nội dung, tìm hiểu một số phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh và tìm hiểu một số hệ thống tra cứu ảnh sẵn có.

Chương 2. KẾT HỢP NHIỀU ĐẶC TRƯNG TRONG TRA CỨU ẢNH SỬ DỤNG SVM VÀ PHẢN HỒI LIÊN QUAN Chương này tìm hiểu một số kỹ thuật phản hồi liên quan trong tra cứu ảnh dựa trên nội dung, tìm hiểu các kỹ thuật kết hợp các đặc trưng hình ảnh trong trong CBIR.

Chương 3. THỰC NGHIỆM Xây dựng chương trình thực nghiệm tra cứu ảnh theo nội dung kết hợp nhiều đặc trưng với phản hồi liên quan, đánh giá hiệu năng và một số kết quả đạt được.

Mời các bạn quan tâm tìm hiểu luận văn cùng chủ đề "Tra cứu ảnh dựa trên nội dung sử dụng nhiều đặc trưng và phản hồi liên quan” của tác giả Phạm Xuân Hinh tại đường link: http://lib.hpu.edu.vn/handle/123456789/26585