I. Giới thiệu về Luận Văn Học Bán Giám Sát Trên Đồ Thị Ứng Dụng Tra Cứu Ảnh Hiệu Quả
Luận văn tập trung vào học bán giám sát trên đồ thị với ứng dụng trong tra cứu ảnh hiệu quả. Học bán giám sát là phương pháp kết hợp giữa dữ liệu có nhãn và không nhãn, giúp cải thiện hiệu suất của các hệ thống tra cứu ảnh dựa trên nội dung (CBIR). Đồ thị được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các ảnh, từ đó lan truyền thông tin từ các ảnh có nhãn sang các ảnh không nhãn. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống CBIR, nơi số lượng ảnh không nhãn thường lớn hơn nhiều so với ảnh có nhãn.
1.1. Khái niệm học bán giám sát
Học bán giám sát là một kỹ thuật học máy kết hợp giữa dữ liệu có nhãn và không nhãn. Trong tra cứu ảnh, phương pháp này giúp tận dụng thông tin từ các ảnh không nhãn để cải thiện độ chính xác của hệ thống. Học bán giám sát trên đồ thị sử dụng đồ thị để biểu diễn mối quan hệ giữa các ảnh, từ đó lan truyền thông tin từ các ảnh có nhãn sang các ảnh không nhãn. Điều này giúp giảm thiểu khoảng cách ngữ nghĩa giữa các đặc trưng mức thấp và khái niệm mức cao.
1.2. Ứng dụng trong tra cứu ảnh
Tra cứu ảnh dựa trên nội dung (CBIR) là một công cụ mạnh mẽ trong việc tìm kiếm ảnh dựa trên các đặc trưng trực quan. Tuy nhiên, khoảng cách ngữ nghĩa giữa các đặc trưng mức thấp và khái niệm mức cao vẫn là một thách thức lớn. Học bán giám sát trên đồ thị giúp thu hẹp khoảng cách này bằng cách sử dụng phản hồi liên quan (RF) từ người dùng để cải thiện hiệu suất của hệ thống. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các hệ thống CBIR với số lượng ảnh không nhãn lớn.
II. Phương pháp học bán giám sát trên đồ thị
Phương pháp học bán giám sát trên đồ thị được áp dụng trong luận văn bao gồm việc xây dựng đồ thị, phân tích đồ thị và lan truyền nhãn. Đồ thị được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa các ảnh, trong đó các đỉnh đại diện cho ảnh và các cạnh đại diện cho độ tương tự giữa chúng. Lan truyền nhãn là quá trình sử dụng thông tin từ các ảnh có nhãn để dự đoán nhãn cho các ảnh không nhãn. Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống CBIR bằng cách tận dụng thông tin từ các ảnh không nhãn.
2.1. Xây dựng đồ thị
Xây dựng đồ thị là bước đầu tiên trong phương pháp học bán giám sát trên đồ thị. Đồ thị được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa các ảnh, trong đó các đỉnh đại diện cho ảnh và các cạnh đại diện cho độ tương tự giữa chúng. Độ tương tự được tính toán dựa trên các đặc trưng trực quan của ảnh, chẳng hạn như màu sắc, kết cấu và hình dạng. Đồ thị càng chính xác thì hiệu quả của phương pháp lan truyền nhãn càng cao.
2.2. Lan truyền nhãn
Lan truyền nhãn là quá trình sử dụng thông tin từ các ảnh có nhãn để dự đoán nhãn cho các ảnh không nhãn. Trong học bán giám sát trên đồ thị, thông tin từ các ảnh có nhãn được lan truyền qua các cạnh của đồ thị đến các ảnh không nhãn. Quá trình này giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống CBIR bằng cách tận dụng thông tin từ các ảnh không nhãn. Lan truyền nhãn đặc biệt hiệu quả trong các hệ thống CBIR với số lượng ảnh không nhãn lớn.
III. Thực nghiệm và đánh giá
Luận văn tiến hành thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của phương pháp học bán giám sát trên đồ thị trong tra cứu ảnh hiệu quả. Các thử nghiệm được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu ảnh phổ biến như COREL và Caltech. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống CBIR so với các phương pháp truyền thống. Học bán giám sát trên đồ thị cũng giúp giảm thời gian thực hiện, đặc biệt trong các hệ thống với số lượng ảnh lớn.
3.1. Môi trường thực nghiệm
Thực nghiệm được tiến hành trên các cơ sở dữ liệu ảnh phổ biến như COREL và Caltech. Các đặc trưng của ảnh được trích xuất tự động bằng các kỹ thuật thị giác máy tính. Học bán giám sát trên đồ thị được áp dụng để cải thiện độ chính xác của hệ thống CBIR. Các thử nghiệm được thực hiện với số lượng ảnh khác nhau để đánh giá hiệu quả của phương pháp.
3.2. Đánh giá hiệu năng
Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp học bán giám sát trên đồ thị cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống CBIR so với các phương pháp truyền thống. Phương pháp này cũng giúp giảm thời gian thực hiện, đặc biệt trong các hệ thống với số lượng ảnh lớn. Đánh giá hiệu năng được thực hiện dựa trên độ chính xác và thời gian thực hiện của hệ thống. Kết quả cho thấy phương pháp này là một giải pháp hiệu quả cho các hệ thống CBIR hiện đại.
