I. Phân lớp ngữ nghĩa hình ảnh
Phân lớp ngữ nghĩa hình ảnh là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ thông tin, đặc biệt trong việc xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. Luận văn tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân lớp hình ảnh dựa trên ngữ nghĩa. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong phân loại mà còn hỗ trợ tìm kiếm hình ảnh theo ngữ nghĩa, mang lại hiệu quả cao trong các ứng dụng thực tế.
1.1. Đặc trưng văn bản đi kèm ảnh
Các văn bản đi kèm ảnh như tiêu đề, thẻ (tags), và mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích ngữ nghĩa hình ảnh. Những thông tin này giúp hệ thống hiểu được nội dung của ảnh, từ đó hỗ trợ tìm kiếm và phân loại. Tuy nhiên, phương pháp này có hạn chế khi các văn bản đi kèm không chính xác hoặc thiếu thông tin, dẫn đến kết quả tìm kiếm không đúng với yêu cầu.
1.2. Đặc trưng nội dung ảnh
Đặc trưng nội dung ảnh bao gồm màu sắc, kết cấu, và hình dạng, là yếu tố cốt lõi trong việc phân tích hình ảnh. Phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung (CBIR) dựa trên các đặc trưng này giúp hệ thống hiểu được nội dung thực sự của ảnh mà không cần dựa vào văn bản đi kèm. Điều này đặc biệt hữu ích khi các thông tin văn bản không đầy đủ hoặc không chính xác.
II. Mạng nơ ron tích chập CNN
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một công nghệ tiên tiến trong học máy và deep learning, được sử dụng rộng rãi trong các bài toán phân loại hình ảnh. Luận văn đề xuất sử dụng CNN để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh và phân lớp dữ liệu. Ưu điểm của CNN là khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh lớn với độ chính xác cao, đồng thời giảm thiểu hiện tượng overfitting thông qua các kỹ thuật tối ưu hóa.
2.1. Kiến trúc mạng CNN
Kiến trúc của CNN bao gồm các lớp tích chập, lớp pooling, và lớp kết nối đầy đủ. Các lớp tích chập giúp trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, trong khi lớp pooling giảm kích thước dữ liệu và lớp kết nối đầy đủ thực hiện phân loại. Các kiến trúc phổ biến như LeNet-5, AlexNet, và VGG-16 được đề cập trong luận văn như những mô hình hiệu quả trong phân loại hình ảnh.
2.2. Kỹ thuật tối ưu mạng
Để cải thiện hiệu suất của CNN, các kỹ thuật tối ưu như Dropout và điều chỉnh batch size được áp dụng. Dropout giúp ngăn chặn hiện tượng overfitting bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên các đơn vị trong quá trình huấn luyện. Batch size ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ của mô hình, với việc lựa chọn batch size phù hợp giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của hệ thống.
III. Đề xuất mô hình phân loại ảnh
Luận văn đề xuất một mô hình phân loại ảnh dựa trên CNN kết hợp với ontology để hỗ trợ tìm kiếm theo ngữ nghĩa. Mô hình này không chỉ phân loại hình ảnh chính xác mà còn mở rộng khả năng tìm kiếm thông qua việc sử dụng ontology để mô tả các mối quan hệ giữa các chủ đề ảnh. Phương pháp này mang lại hiệu quả cao trong các ứng dụng thực tế như nhận dạng nông sản, thủy sản, và các lĩnh vực khác.
3.1. Mô hình phân lớp hình ảnh bằng CNN
Mô hình phân lớp hình ảnh sử dụng CNN được huấn luyện trên bộ dữ liệu ImageNet, một bộ dữ liệu lớn và đa dạng về hình ảnh. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao trong việc phân loại các chủ đề ảnh khác nhau, từ đó hỗ trợ hiệu quả cho việc tìm kiếm hình ảnh theo ngữ nghĩa.
3.2. Tìm kiếm theo ngữ nghĩa với ontology
Ontology được sử dụng để mô tả các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các chủ đề ảnh, giúp hệ thống hiểu được ý nghĩa của truy vấn và trả về kết quả chính xác hơn. Phương pháp này không chỉ cải thiện độ chính xác của tìm kiếm mà còn mở rộng khả năng tìm kiếm thông qua việc kết hợp các chủ đề liên quan.
IV. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu ImageNet cho thấy mô hình đề xuất đạt hiệu suất cao trong việc phân loại và tìm kiếm hình ảnh. Các yếu tố như Dropout và batch size được đánh giá là có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả phân lớp. Hệ thống cũng được đánh giá là có khả năng mở rộng và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tế như nông nghiệp, y tế, và giao thông.
4.1. Đánh giá hiệu suất mô hình
Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao trong việc phân loại các chủ đề ảnh khác nhau. Các yếu tố như Dropout và batch size được đánh giá là có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình, với việc lựa chọn tham số phù hợp giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ hội tụ.
4.2. Ứng dụng thực tế
Mô hình đề xuất có khả năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nông nghiệp thông minh, y tế thông minh, và giao thông thông minh. Việc kết hợp CNN và ontology không chỉ cải thiện độ chính xác của tìm kiếm mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của hệ thống trong các bài toán thực tế.
