I. Nâng cao độ chính xác tra cứu ảnh
Luận án tập trung vào việc nâng cao độ chính xác trong tra cứu ảnh bằng cách sử dụng kỹ thuật điều chỉnh trọng số hàm khoảng cách. Phương pháp này nhằm khắc phục các hạn chế của các hệ thống tra cứu ảnh truyền thống, đặc biệt là khoảng cách ngữ nghĩa giữa đặc trưng mức thấp và khái niệm mức cao. Các kỹ thuật như phản hồi liên quan và tối ưu hóa trọng số được áp dụng để cải thiện hiệu suất tra cứu.
1.1. Kỹ thuật điều chỉnh trọng số
Kỹ thuật điều chỉnh trọng số được đề xuất để tối ưu hóa hàm khoảng cách trong tra cứu ảnh. Bằng cách điều chỉnh trọng số của các đặc trưng, hệ thống có thể xác định được mức độ quan trọng của từng đặc trưng trong việc đánh giá sự tương đồng giữa các ảnh. Điều này giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của kết quả tra cứu.
1.2. Phản hồi liên quan
Phản hồi liên quan là một quá trình học trực tuyến, giúp hệ thống hiểu rõ hơn nhu cầu của người dùng thông qua các lần lặp tra cứu. Kỹ thuật này giúp giảm khoảng cách ngữ nghĩa giữa đặc trưng mức thấp và khái niệm mức cao, từ đó nâng cao độ chính xác của hệ thống.
II. Tra cứu ảnh dựa vào nội dung
Tra cứu ảnh dựa vào nội dung (CBIR) là phương pháp sử dụng các đặc trưng trực quan như màu sắc, kết cấu và hình dạng để tìm kiếm ảnh. Luận án đề xuất các phương pháp cải tiến CBIR bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy để xử lý và phân tích hình ảnh hiệu quả hơn.
2.1. Trích xuất đặc trưng
Quá trình trích xuất đặc trưng là bước quan trọng trong CBIR. Các đặc trưng như màu sắc, kết cấu và hình dạng được trích xuất tự động từ ảnh để tạo ra các vectơ đặc trưng. Các vectơ này được sử dụng để tính toán khoảng cách giữa các ảnh, từ đó xác định mức độ tương đồng.
2.2. Tối ưu hóa tìm kiếm
Luận án đề xuất các thuật toán tối ưu hóa tìm kiếm để cải thiện hiệu suất tra cứu. Các thuật toán này tập trung vào việc giảm thời gian tính toán và tăng độ chính xác của kết quả tra cứu bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phân cụm và tối ưu hóa trọng số.
III. Ứng dụng thực tiễn
Luận án không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn đề xuất các ứng dụng thực tiễn của các phương pháp tra cứu ảnh. Các kỹ thuật được đề xuất có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, an ninh, và thương mại điện tử.
3.1. Cải thiện hiệu suất
Các phương pháp đề xuất giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống tra cứu ảnh, đặc biệt trong các cơ sở dữ liệu lớn. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác và thời gian tra cứu.
3.2. Tìm kiếm đa phương tiện
Luận án cũng đề cập đến việc áp dụng các kỹ thuật tra cứu ảnh trong tìm kiếm đa phương tiện, nơi mà việc kết hợp các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, âm thanh và hình ảnh là cần thiết.
