I. Mô hình tìm kiếm ảnh kết hợp R CNN và Ontology
Luận văn thạc sĩ của Đỗ Xuân Hiệp đề xuất một mô hình tìm kiếm ảnh kết hợp R-CNN và Ontology, nhằm giải quyết bài toán tìm kiếm ảnh hiệu quả trong các kho dữ liệu lớn. Mô hình này tập trung vào việc phân lớp và trích xuất đặc trưng hình ảnh thông qua mạng nơ-ron tích chập (CNN), sau đó sử dụng túi từ thị giác để gom nhóm các hình ảnh tương tự. Cuối cùng, Ontology được xây dựng để lưu trữ và truy vấn các hình ảnh dựa trên ngữ nghĩa. Phương pháp này giúp thu hẹp khoảng cách giữa đặc trưng cấp thấp và ngữ nghĩa cấp cao, tăng độ chính xác và tốc độ tìm kiếm.
1.1. Ứng dụng R CNN trong trích xuất đặc trưng
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) được sử dụng để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh. Mô hình này phân lớp các đối tượng trong ảnh và ánh xạ chúng vào các phân lớp tương ứng. Quá trình này giúp xác định các vùng quan trọng trong ảnh, từ đó tạo cơ sở cho việc gom nhóm hình ảnh vào túi từ thị giác. R-CNN đã chứng minh hiệu quả trong việc nhận dạng đối tượng và phân lớp hình ảnh, đặc biệt trong các bộ dữ liệu lớn như MS-COCO và Flickr 30k.
1.2. Xây dựng Ontology cho tìm kiếm ảnh
Ontology được xây dựng để lưu trữ và quản lý các hình ảnh dựa trên ngữ nghĩa. Quá trình xây dựng bao gồm việc xác định các lớp, thuộc tính, và mối quan hệ giữa các đối tượng trong ảnh. Ontology được tạo ra trên công cụ Protégé, sử dụng ngôn ngữ OWL và RDF để biểu diễn dữ liệu. Các truy vấn SPARQL được sử dụng để tìm kiếm hình ảnh dựa trên các phân lớp đầu ra từ R-CNN. Phương pháp này giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm và đáp ứng được các yêu cầu truy vấn phức tạp.
II. Thực nghiệm và đánh giá mô hình
Luận văn tiến hành thực nghiệm trên các bộ dữ liệu ảnh phổ biến như COREL, Oxford Flowers 17, MS-COCO, và Flickr 30k. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao và thời gian tìm kiếm nhanh. So sánh với các phương pháp truyền thống, mô hình kết hợp R-CNN và Ontology cho hiệu suất vượt trội, đặc biệt trong các bộ dữ liệu lớn và đa đối tượng. Kết quả này khẳng định tính ứng dụng và hiệu quả của mô hình trong thực tế.
2.1. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu COREL
Trên bộ dữ liệu COREL, mô hình đạt độ chính xác cao trong việc tìm kiếm ảnh tương tự. Các hình ảnh được phân lớp chính xác và gom nhóm vào các túi từ thị giác phù hợp. Ontology giúp tối ưu hóa quá trình truy vấn, giảm thời gian tìm kiếm đáng kể. Kết quả này cho thấy khả năng ứng dụng của mô hình trong các hệ thống quản lý ảnh đơn đối tượng.
2.2. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu MS COCO
Với bộ dữ liệu MS-COCO, mô hình chứng minh hiệu quả trong việc xử lý các ảnh đa đối tượng. R-CNN phân lớp chính xác các đối tượng trong ảnh, trong khi Ontology giúp quản lý và truy vấn các hình ảnh dựa trên ngữ nghĩa. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đáp ứng được yêu cầu của các hệ thống dữ liệu lớn và phức tạp.
III. Ứng dụng và hướng phát triển
Mô hình tìm kiếm ảnh kết hợp R-CNN và Ontology có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt trong các lĩnh vực như thư viện số, y tế, và hệ thống thông tin địa lý. Mô hình này giúp tăng hiệu quả trong việc quản lý và tìm kiếm ảnh, đặc biệt trong các kho dữ liệu lớn. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm tối ưu hóa R-CNN để xử lý các ảnh phức tạp hơn và mở rộng Ontology để hỗ trợ nhiều miền dữ liệu khác nhau.
3.1. Ứng dụng trong thư viện số
Mô hình được ứng dụng trong các hệ thống thư viện số để quản lý và tìm kiếm ảnh hiệu quả. Ontology giúp liên kết các hình ảnh với thông tin ngữ nghĩa, tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy vấn và phân loại ảnh. Ứng dụng này giúp nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu trong các thư viện số.
3.2. Hướng phát triển trong tương lai
Hướng phát triển của mô hình bao gồm việc tối ưu hóa R-CNN để xử lý các ảnh phức tạp hơn, cũng như mở rộng Ontology để hỗ trợ nhiều miền dữ liệu khác nhau. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ AI tiên tiến như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ giúp nâng cao hiệu quả của mô hình trong tương lai.
