phần mở đầu, kết luận, mục lục, danh mục tài liệu, tài liệu tham khảo, luận văn đƣợc chia thành 3 chƣơng nhƣ sau: - CHƢƠNG 1: MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Chƣơng này giới thiệu bài toán và thông tin tổng quan về tra cứu/ nhận dạng thực vật. Trong chƣơng này cũng trình bày sơ lƣợc một số nghiên cứu liên quan đến bài toán nhận dạng, tra cứu ảnh lá cây; giới thiệu sử dụng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 5 phƣơng pháp KDES (kernel descriptor) cho bài toán tra cứu thông tin về cây thông qua hình ảnh lá cây. - CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP TRA CỨU LÁ CÂY SỬ DỤNG KDES Trong chƣơng này trình bày phƣơng pháp tra cứu thông tin cây thông qua hình ảnh lá cây sử dụng phƣơng pháp KDES. CHƢƠNG 3: THỰC NGHIỆM Nội dung chƣơng này bao gồm phƣơng pháp thu thập dữ liệu, phƣơng pháp đánh giá, việc thử nghiệm và kết quả của thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu đã thu thập.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 6 CHƢƠNG 1 MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 1.1 Tổng quan về tra cứu ảnh Những năm gần đây ảnh số ngày càng thu hút đƣợc sự quan tâm của nhiều ngƣời, một phần là do các thiết bị thu nhận ảnh số ngày càng phổ biến và có giá cả phù hợp, cho phép nhiều ngƣời có thể sở hữu và sử dụng. Mặt khác các công nghệ chế tạo thiết bị lƣu trữ luôn đƣợc cải tiến để cho ra đời các thiết bị lƣu trữ có dung lƣợng lớn và giá thành hạ làm cho việc lƣu trữ ảnh dƣới dạng các file trở nên phổ biến. Thêm nữa là sự phát triển của mạng internet làm cho số lƣợng ảnh số đƣợc đƣa lên lƣu trữ và trao đổi qua internet là rất lớn. Năm 2006, trên 300 triệu hình ảnh đã đƣợc tải lên Flickr, một trong những cộng đồng chia sẻ hình ảnh lớn nhất trên internet.
Con số này cho thấy thực tế là số lƣợng ảnh số đƣợc lƣu trữ trong các cơ sở dữ liệu đang gia tăng nhanh chóng. Tuy nhiên khi số lƣợng ảnh đƣợc lƣu trữ trở lên rất lớn thì vấn đề là phải có những phƣơng pháp tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh tốt cùng với những kỹ thuật tìm kiếm tra cứu ảnh có hiệu quả có độ chính xác cao và có hiệu năng tốt. Việc tìm kiếm đƣợc một bức ảnh mong muốn trong hàng triệu bức ảnh thuộc đủ loại chủ đề khác nhau là rất khó. Khi số lƣợng ảnh trong một bộ sƣu tập còn ít, việc nhận diện bức ảnh hay việc so sánh sự giống và khác nhau giữa nhiều bức ảnh có thể đƣợc thực hiện bằng mắt thƣờng, tuy nhiên khi số lƣợng ảnh rất lớn thì việc so sánh bằng mắt thƣờng là rất khó khăn, đòi hỏi phải có những phƣơng pháp hiệu quả và chính xác hơn.
Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh số có rất nhiều ứng dụng quan trọng. Ví dụ nhƣ trong lĩnh vực ngân hàng, việc so sánh chữ ký của khách hàng với mẫu chữ ký đã đƣợc lƣu trữ sẵn có thể thực hiện rất nhanh và chính xác nếu có đƣợc một phần mềm so sánh mẫu chữ ký tốt. Thực tế hiện nay tại các ngân LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 hàng ở Việt Nam, ngƣời ta vẫn phải sử dụng phƣơng pháp so sánh bằng mắt thƣờng và việc so sánh chữ ký bằng phần mềm vẫn chƣa thực hiện đƣợc. Một ví dụ khác là bài toán quản lý biểu trƣng (logo) trong lĩnh vực sở hữu trí tuệ.
Khi một đơn vị muốn đăng ký logo riêng cho đơn vị của mình thì cơ quan quản lý phải tiến hành đánh giá xem mẫu logo đó đã đƣợc sử dụng hay chƣa hoặc có tƣơng tự với mẫu logo nào đó đang đƣợc sử dụng hay không. Trong trƣờng hợp này, nếu sử dụng mắt thƣờng để duyệt thì sẽ tốn rất nhiều thời gian, nếu có các phần mềm cho phép tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu ảnh có sẵn những biểu trƣng tƣơng tự với biểu trƣng mẫu thì việc đánh giá sự tƣơng tự sẽ dễ dàng hơn nhiều. Trong lĩnh vực khoa học hình sự, nhu cầu so sánh mẫu vân tay, hay tìm kiếm hình ảnh tội phạm đặt ra những bài toán tra cứu ảnh. Giả sử chúng ta tổ chức quản lý nhân khẩu với thông tin ảnh vân tay của từng ngƣời.
Trong một vụ án, nhân viên điều tra thu thập đƣợc mẫu vân tay trên hiện trƣờng, khi đó ngƣời ta cần xem mẫu vân tay đó khớp với vân tay của ai trong hàng chục triệu hình ảnh vân tay trong cơ sở dữ liệu. Nếu có phần mềm thực hiện chính xác, nhanh chóng sẽ giúp ích rất nhiều cho công tác điều tra. Một ví dụ nữa là trong lĩnh vực bảo tồn, bảo tàng. Vấn đề lƣu trữ và tra cứu ảnh số có vai trò càng ngày càng quan trọng.
Ảnh của các tác phẩm hội họa, điêu khắc hoặc các cổ vật đƣợc lƣu trữ dƣới dạng các file ảnh sẽ đảm bảo đƣợc chất lƣợng tốt hơn, thời gian lƣu trữ lâu dài hơn và việc trao đổi hay giới thiệu với công chúng cũng dễ dàng hơn. Bài toán tra cứu của vật xuất phát từ một thực tế của ngành bảo tồn, bảo tàng là khi sƣu tầm đƣợc một cổ vật mới, ngƣời ta cần xác định hàng loạt các thuộc tính nhƣ niên đại, nguồn gốc và có thể là chủ sở hữu của vật đó. Nếu có đƣợc sự trợ giúp của phần mềm tra cứu ảnh phù hợp thì ngƣời ta ta có thể dễ dàng xác định xem mẫu cổ vật đó đã đƣợc lƣu trữ trong cơ sở dữ liệu nào hay chƣa, có những loại cổ vật nào tƣơng tự với nó trong kho tàng cổ vật của thế giới, và phần mềm có thể đƣa ra ảnh LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 của các loại cổ vật có màu sắc, hình dáng, hoa văn tƣơng tự với cổ vật vừa tìm thấy. Những thông tin này sẽ giúp ích rất nhiều cho các chuyên gia trong quá trình phân loại, kiểm chứng một cổ vật.
Một số hệ thống tra cứu ảnh nổi tiếng nhƣ QBIC (IBM), Virage (Virage Inc. Trƣớc năm 1990, ngƣời ta thƣờng sử dụng phƣơng pháp tra cứu ảnh theo văn bản (Text Based Image Retrieval). Theo cách này ngƣời ta sẽ gán cho mỗi bức ảnh một lời chú thích phù hợp với nội dung hoặc một đặc điểm nào đó của ảnh, sau đó việc tra cứu ảnh đƣợc thực hiện dựa trên những lời chú thích này. Phƣơng pháp này khá đơn giản, tuy nhiên lại không thể áp dụng để tra cứu các cơ sở dữ liệu có số lƣợng ảnh lớn và kết quả tra cứu thì mang tính chủ quan và cảm ngữ cảnh.
Bởi về các kỹ thuật tra cứu dựa trên văn bản chỉ có thể đƣợc áp dụng khi hình ảnh đã đƣợc mô tả. Việc tự động hiểu nội dung một bức tranh theo cách của con ngƣời là một công việc rất khó. Vấn đề này đƣợc gọi là lỗ hổng ngữ nghĩa (semantic gap). Một trong những phƣơng pháp đƣợc nhiều ngƣời quan tâm nghiên cứu hiện nay là phƣơng pháp ”Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content Base Image Retrieval).
Ý tƣởng phƣơng pháp này là chích chọn các đặc điểm dựa vào nội dung trực quan của ảnh nhƣ màu sắc, kết cấu, hình dạng và bố cục không gian của ảnh để làm cơ sở dữ liệu cho việc tra cứu, sắp xếp, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh. Kỹ thuật tra cứu ảnh trên cơ sở màu cơ bản có nhiều hạn chế: - Hạn chế thứ nhất của ảnh kỹ thuật cơ sở là không sử dụng tính tƣơng đồng giữa các màu. Khi đó, hai ảnh với màu cảm nhận tƣơng đồng nhƣng không có màu chung thì khoảng cách giữa chúng sẽ rất lớn, có thể là cực đại. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 9 Với hạn chế thứ nhất này, ngƣời ta đã đƣa ra những cách khắc phục bằng cách: đƣa ra thƣớc đo mức độ giống nhau trong đó quan tâm đến đóng góp các màu cảm nhận tƣơng tự; tính toán khoảng cách màu trong đó các giá trị biểu đồ màu đƣợc điều chỉnh trên cơ sở mức độ tƣơng tự màu; sử dụng biểu đồ trọng số cảm nhận (PWH -perceptually weighted histogram).
- Hạn chế thứ hai là không sử dụng quan hệ không gian giữa các pixel. Để giải quyết vấn đề này, ngƣời ta có thể tách màu nền khỏi màu cận cảnh (phân đoạn ảnh) sau đó biểu đồ màu nền và biểu đồ màu cận cảnh đƣợc tính toán và sử dụng. - Hạn chế thứ ba là không gian màu lựa chọn đƣợc lƣợng tử hóa đồng nhất mặc dù các màu điểm ảnh không phân bổ đồng nhất trong không gian màu. Một số giải pháp: lƣợng tử hóa màu không đồng nhất; lựa chọn không gian màu thích hợp cũng đã đƣợc đề cập; cải tiến việc tính toán các bins màu cách sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu.
Kỹ thuật tra cứu cơ sở dựa trên lƣợc đồ màu chƣa tận dụng đƣợc các đặc tính cục bộ của vùng của ảnh nhƣ màu và không gian. Ngƣời ta đã đề cập đến kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào các đặc tính cục bộ của vùng áp dụng trong tra cứu các ảnh phong cảnh: kỹ thuật đối sánh cặp màu để mô hình các đƣờng bao đối tƣợng phân biệt; mở rộng kỹ thuật cặp màu để thực hiện tra cứu các ảnh đã đƣợc phân đoạn. Các hạn chế trong kỹ thuật tra cứu dựa vào màu bao gồm: thiếu khả năng nhận dạng các đối tƣợng tƣơng tự có các màu khác nhau, nhạy cảm với tỷ lệ của đối tƣợng. Ảnh ngƣời ta đƣa ra kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào các đặc tính cục bộ của vùng bao gồm màu và không gian áp dụng trong tra cứu các ảnh phong cảnh.
Kỹ thuật này nhằm khắc phục các hạn chế đã đƣợc đề cập ở trên thông qua một quá trình ba bƣớc: phân đoạn ảnh thành các cụm dựa vào màu (sử dụng thuật toán phân lớp dữ liệu K-Means); chia LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 các ảnh thành dãy các hình chữ nhật bằng phƣơng pháp phủ hình chữ nhật tối thiểu có độ thuần nhất; Cuối cùng, thông tin của vùng đƣợc trích rút trong bƣớc thứ hai đƣợc sử dụng để tra cứu các ảnh liên quan từ một cơ sở dữ liệu ảnh phong cảnh. Với phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên hình dạng, có nhiều phƣơng pháp biểu diễn đặc trƣng hình dạng và thƣớc đo độ tƣơng tự khác nhau: phƣơng pháp tiếp cận dựa trên hình dạng sử dụng logic mờ. Đầu tiên, ảnh đƣợc phân đoạn thành một tập các vùng. Mỗi vùng đƣợc biểu diễn bởi một tập mờ.