Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu kĩ thuật sift trong trích trọn đặc trưng xây dựng ứng dụng tìm kiếm ảnh

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hay nghiên cứu kĩ thuật sift trong trích trọn đặc trưng xây dựng ứng dụng tìm kiếm ảnh, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2018

73
5
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN

1.1. Tổng quan về hệ quản trị cơ sở dữ liệu đa phương tiện

1.1.1. Giới thiệu chung

1.1.2. Các kiểu truyền thông và multimedia

1.1.3. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu đa phương tiện (MMDBMS)

1.1.4. Truy tìm thông tin tài liệu văn bản

1.1.5. Truy xuất và chỉ số hoá multimedia

1.1.6. Kiến trúc tổ chức nội dung của một hệ thống cơ sở dữ liệu Multimedia

1.1.7. Kiến trúc hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu đa phương tiện

1.1.8. Tổ chức dữ liệu đa phương tiện trên cơ sở nguyên lý thống nhất

1.1.9. Cấu trúc tóm tắt media

1.1.10. Tổng quan về tra cứu ảnh

1.1.11. Mô hình hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung

1.1.12. Một số hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung tiêu biểu

1.2. TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG ẢNH

1.2.1. Tổng quan về trích chọn đặc trưng ảnh

1.2.2. Đặc trưng văn bản đi kèm ảnh và tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm ảnh

1.2.3. Đặc trưng nội dung ảnh và tìm kiếm theo đặc trưng nội dung

1.2.4. Các phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh và độ đo tương đồng giữa các ảnh

1.2.5. Đặc trưng màu sắc

1.2.6. Đặc trưng kết cấu

1.2.7. Đặc trưng hình dạng

1.2.8. Đặc trưng cục bộ bất biến SIFT

1.2.9. Lựa chọn đặc trưng

1.2.10. Mô hình k láng giềng gần nhất sử dụng bộ lượng tử hóa

1.2.11. Thuật toán K láng giềng

1.2.12. Mô hình bài toán

1.3. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

1.3.1. Bài toán truy vấn ảnh

1.3.2. Phát biểu bài toán

1.3.3. Cách giải quyết bài toán

1.3.4. Môi trường và các công cụ sử dụng cho thực nghiệm

1.3.5. Cấu hình phần cứng

1.3.6. Công cụ phần mềm sử dụng

1.3.7. Thư viện sử dụng

1.3.8. Xây dựng tập dữ liệu ảnh

1.3.9. Quy trình, phương pháp thực nghiệm

1.3.10. Kết quả thực nghiệm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về kỹ thuật SIFT trong tìm kiếm ảnh

Kỹ thuật SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) là một trong những phương pháp nổi bật trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh. Phương pháp này cho phép trích xuất các đặc trưng độc đáo từ ảnh, giúp nhận diện và tìm kiếm ảnh hiệu quả. SIFT được phát triển bởi David Lowe vào năm 1999 và đã trở thành một tiêu chuẩn trong việc xử lý ảnh. Kỹ thuật này không chỉ giúp nhận diện hình ảnh mà còn hỗ trợ trong việc tìm kiếm ảnh theo nội dung, giải quyết các vấn đề liên quan đến sự biến đổi của ảnh.

1.1. Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của SIFT

Kỹ thuật SIFT hoạt động dựa trên việc phát hiện các điểm đặc trưng trong ảnh, gọi là các điểm hấp dẫn. Những điểm này được xác định thông qua việc phân tích các biến thể của ảnh ở nhiều tỷ lệ khác nhau, giúp nhận diện các đặc trưng bất biến với sự thay đổi về kích thước và góc nhìn.

1.2. Lịch sử phát triển và ứng dụng của SIFT

Kể từ khi ra đời, SIFT đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, nhận diện đối tượng, và tìm kiếm ảnh. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng SIFT có khả năng hoạt động tốt trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và với các biến đổi hình học.

II. Vấn đề và thách thức trong tìm kiếm ảnh

Tìm kiếm ảnh theo nội dung đang gặp phải nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Một trong những vấn đề chính là sự không đồng nhất giữa nội dung truy vấn và nội dung ảnh trả về. Điều này dẫn đến việc người dùng không tìm thấy những hình ảnh phù hợp với yêu cầu của họ. Hơn nữa, việc xử lý các ảnh có độ phân giải cao cũng là một thách thức lớn.

2.1. Sự không đồng nhất trong tìm kiếm ảnh

Sự không đồng nhất giữa nội dung truy vấn và nội dung ảnh trả về có thể gây khó khăn cho người dùng trong việc tìm kiếm. Điều này thường xảy ra khi các từ khóa không đủ chính xác hoặc không phản ánh đúng nội dung của ảnh.

2.2. Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn

Với sự gia tăng nhanh chóng của lượng ảnh được lưu trữ, việc xử lý và tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu lớn trở nên phức tạp. Các thuật toán cần phải được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác trong việc tìm kiếm.

III. Phương pháp SIFT trong trích xuất đặc trưng ảnh

Phương pháp SIFT cho phép trích xuất các đặc trưng độc đáo từ ảnh, giúp nhận diện và tìm kiếm ảnh hiệu quả. Quá trình này bao gồm việc phát hiện các điểm đặc trưng, mô tả chúng và sau đó so sánh các đặc trưng giữa các ảnh khác nhau. SIFT đã chứng minh được tính hiệu quả của mình trong nhiều ứng dụng thực tiễn.

3.1. Quy trình trích xuất đặc trưng SIFT

Quy trình trích xuất đặc trưng SIFT bao gồm các bước như phát hiện điểm hấp dẫn, mô tả đặc trưng và so sánh các đặc trưng giữa các ảnh. Mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác của kết quả tìm kiếm.

3.2. So sánh SIFT với các phương pháp khác

SIFT có nhiều ưu điểm so với các phương pháp khác như SURF hay ORB, đặc biệt là khả năng nhận diện hình ảnh trong các điều kiện khác nhau. SIFT cho phép nhận diện các đặc trưng bất biến với sự thay đổi về kích thước và góc nhìn.

IV. Ứng dụng thực tiễn của kỹ thuật SIFT trong tìm kiếm ảnh

Kỹ thuật SIFT đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nhận diện khuôn mặt đến tìm kiếm ảnh theo nội dung. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất tìm kiếm mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng. Nhiều hệ thống tìm kiếm ảnh hiện nay đã tích hợp SIFT để tối ưu hóa kết quả tìm kiếm.

4.1. Tìm kiếm ảnh theo nội dung

SIFT cho phép tìm kiếm ảnh theo nội dung một cách hiệu quả, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy những hình ảnh phù hợp với yêu cầu của họ. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng thương mại điện tử và mạng xã hội.

4.2. Ứng dụng trong nhận diện khuôn mặt

Kỹ thuật SIFT đã được sử dụng trong nhiều hệ thống nhận diện khuôn mặt, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ nhận diện. Điều này đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực an ninh và giám sát.

V. Kết luận và tương lai của kỹ thuật SIFT trong tìm kiếm ảnh

Kỹ thuật SIFT đã chứng minh được tính hiệu quả của mình trong việc tìm kiếm ảnh và nhận diện hình ảnh. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải giải quyết để tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất của nó. Tương lai của SIFT hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến và ứng dụng mới, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển.

5.1. Hướng phát triển của kỹ thuật SIFT

Trong tương lai, kỹ thuật SIFT có thể được cải tiến để xử lý tốt hơn các ảnh có độ phân giải cao và trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Các nghiên cứu mới có thể giúp tối ưu hóa thuật toán để nâng cao hiệu suất.

5.2. Tích hợp SIFT với các công nghệ mới

Việc tích hợp SIFT với các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy có thể mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát triển các ứng dụng tìm kiếm ảnh thông minh hơn.

17/07/2025
Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu kĩ thuật sift trong trích trọn đặc trưng xây dựng ứng dụng tìm kiếm ảnh

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN 1. Tổng quan về hệ quản trị cơ sở dữ liệu đa phương tiện 1. Giới thiệu chung Thế giới đang bước vào cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư – một cuộc cách mạng sản xuất mới gắn liền với những đột phá chưa từng có về công nghệ, liên quan đến kết nối Internet, điện toán đám mây, in 3D, công nghệ cảm biến, thực tại ảo. Bản chất của cách mạng công nghiệp lần thứ tư là dựa trên nền tảng công nghệ số và tích hợp tất cả các công nghệ thông minh để tối ưu hóa quy trình, phương thức sản xuất.

Trong những năm gần đây, nhu cầu về khai thác và xử lý dữ liệu vô cùng lớn, điều đó không dễ dàng diễn tả được chỉ với việc sử dụng các ký tự. Các kiểu dữ liệu có thể là hình ảnh, video, tài liệu, âm thanh (dữ liệu Media). Multimedia là tập hợp các kiểu media được sử dụng với nhau (dữ liệu đa phương tiện). Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (CSDL) đa phương tiện (Multimedia DataBase Management System – MMDBMS) là một hệ thống giúp người dùng thao tác trên các dữ liệu media một cách thích hợp và hiệu quả.

Các thao tác cơ bản của hệ quản trị CSDL thường là cập nhật, chèn, xoá và tìm kiếm một đối tượng trong CSDL. Như vậy, có thể nói rằng CSDL đa phương tiện là tập hợp các dữ liệu đa phương tiện có liên quan với nhau [1]. Các kiểu dữ liệu thông thường của một CSDL đa phương tiện bao gồm: Dữ liệu hình ảnh (Image data): Bao gồm ảnh đen trắng, ảnh xám, ảnh màu. Dữ liệu hình ảnh có nhiều định dạng khác nhau (bmp, jpg, gif, png…).

Ví dụ, một học viên phẫu thuật muốn thực hành một ca phẫu thuật trên một bệnh nhân ảo có những triệu chứng sinh lý nào đó. Trong thực tế, để tìm ra bệnh nhân với những triệu chứng mong muốn, học viên phẫu thuật phải truy vấn CSDL ảnh phân tán và kích thước lớn chứa ảnh X quang hay MRI (Magnetic Resonance Imaging) của các bệnh nhân với các triệu chứng tương tự. 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Dữ liệu Video (Video data): Là một chuỗi các hình ảnh liên tục nhau, đòi hỏi dung lượng lưu trữ lớn. Cùng với sự phát triển bùng nổ của các thiết bị nghe nhìn hiện đại như: Máy tính bảng, máy ảnh kĩ thuật số, điện thoại thông minh… thì kiểu dữ liệu Video đang ngày càng phổ biến khắp mọi nơi.

Bên cạnh đó, sự bùng nổ của mạng xã hội cùng các hệ thống chia sẻ video trực tuyến như Youtube1, Vimeo2, DailyMotion3… giúp cho việc lưu trữ các dữ liệu Video không còn là bài toán khó. Do đó, việc truy xuất dữ liệu để tìm kiếm thông tin theo yêu cầu trong kho dữ liệu khổng lồ như vậy là một vấn đề rất đáng quan tâm. Giả sử, cảnh sát giao thông muốn tìm kiếm những tư liệu băng hình về một vụ tai nạn giao thông nào đó tại vị trí có camera theo dõi được lưu trữ trong máy chủ. Như vậy, đòi hỏi phải truy vấn thư viện băng hình mà nó bao gồm tập hợp vô số các băng hình tại vị trí đó.

Dữ liệu âm thanh (Audio data): Dữ liệu âm thanh được sử dụng trong những ứng dụng, thiết bị như nhận dạng giọng nói, xử lý âm thanh, điều khiển thiết bị bằng giọng nói. Ví dụ: hệ thống điều khiển xe lăn cho người tàn tật. Trong trường hợp này cần phải tập hợp các đoạn audio là các lệnh điều khiển cho xe di chuyển bằng giọng nói. Dữ liệu tài liệu (Document data): Là loại dữ liệu có mặt hầu hết trong các ứng dụng đa phương tiện nhằm giải thích thêm cho các dữ liệu không phải văn bản, bao gồm: Các từ, câu, đoạn văn.

Một CSDL tài liệu khác văn bản ở chỗ nó không chỉ chứa các thông tin dạng văn bản thô mà còn chứa đựng cả cấu trúc và hình ảnh nhúng. Ví dụ: khi ta xem sách, trong sách không chỉ có dữ liệu văn bản mà còn bao gồm cả hình ảnh. Giả sử, khi người đọc muốn tìm một bức ảnh nào đó nhưng không thể tìm trong CSDL ảnh. Tuy nhiên, nếu có một thư viện điện tử số để truy cập thì việc tìm thấy bức ảnh 1 Youtube.com 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com mong muốn là rất dễ dàng.

Như vậy, dữ liệu tài liệu bao gồm các phương tiện quan trọng mà trong đó các thông tin có thể được lưu trữ dưới dạng điện tử [2]. Những năm trước đây, nhiều dữ liệu dạng văn bản (text) được lưu trữ dưới khuôn dạng máy tính có thể lưu trữ và xử lý. Từ đó dẫn tới phát triển các hệ thống quản trị CSDL mà ngày nay được sử dụng trong hầu hết các cơ quan, tổ chức. Tuy nhiên, các hệ quản trị CSDL này không thể quản lý dữ liệu đa phương tiện một cách hiệu quả bởi vì tính chất của dữ liệu văn bản và dữ liệu đa phương tiện là khác nhau, và CSDL đa phương tiện với các dữ liệu ảnh, video, âm thanh.

thường là rất lớn. Do vậy, việc nghiên cứu phát triển hệ thống quản trị CSDL có khả năng quản lý dữ liệu đa phương tiện với các kỹ thuật truy tìm và chỉ mục mới là rất cần thiết. MMDBMS là một khung làm việc để quản lý các kiểu dữ liệu khác nhau mà chúng được thể hiện trong rất nhiều khuôn dạng khác nhau. Để làm việc thành công thì một MMDBMS phải có các khả năng sau: Có khả năng truy vấn đồng bộ dữ liệu (dữ liệu media và dữ liệu văn bản) được thể hiện trong các định dạng khác nhau.

Ví dụ: một MMDBMS sẽ có khả năng truy vấn và tích hợp dữ liệu mà nó được lưu trong các CSDL khác nhau mà có thể sử dụng các lược đồ khác nhau, cũng như việc truy vấn tệp và dữ liệu lưu trữ trong DBMS hướng đối tượng hay DBMS không gian. Việc xử lý các truy vấn như vậy là khá phức tạp vì trên thực tế việc nhận biết được nội dung của các kiểu media là vấn đề thách thức, nó phụ thuộc rất nhiều vào kiểu dữ liệu và cách thức lưu trữ chúng. Cuối cùng, truy vấn có thể mở rộng đối với nhiều kiểu vật mang (media) dữ liệu và MMDBMS phải có khả năng kết hợp các kết quả từ các nguồn dữ liệu khác nhau và các kiểu media khác nhau. Có khả năng truy vấn dữ liệu biểu diễn trong media khác nhau.

Ví dụ: một MMDBMS phải có khả năng truy vấn không chỉ trong CSDL hình ảnh 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com mà còn cả trong CSDL âm thanh và CSDL quan hệ, sau đó kết hợp các kết quả với nhau. MMDBMS phải có khả năng khai thác các đối tượng mang tin (media) từ một thiết bị lưu trữ cục bộ một cách trơn tru bởi vì các đối tượng mang tin (video, âm thanh…) thường chiếm một không gian vô cùng lớn. MMDBMS phải có khả năng tạo ra các câu trả lời từ truy vấn và có khả năng trình diễn các câu trả lời này bằng các phương tiện nghe nhìn. Mỗi một hệ thống có đầy đủ các đặc tính yêu cầu trên là chưa đủ mà còn cần phải có khả năng phân phối các trình diễn theo một cách nào đó nhằm thoả mãn các yêu cầu khác nhau về chất lượng thể hiện của các thiết bị.

Các kiểu truyền thông và multimedia Đa phương tiện (multimedia) là một lĩnh vực của Công nghệ thông tin có mục đích nghiên cứu và đề xuất các công cụ trợ giúp việc xử lý lưu trữ, truyền các dữ liệu thích hợp như: văn bản (text), biểu đồ, đồ thị (graphic), hoạt hình (animation), ảnh (image), video, audio, hoặc kết hợp các media với nhau (video + audio + văn bản diễn giải). Người ta thường phân media thành hai loại dựa trên quan hệ của chúng với thời gian, đó là: Đa phương tiện tĩnh (Static media): Không có chiều thời gian. Thông tin không liên quan tới thời gian. Ví dụ cho loại này là văn bản, hình họa, ảnh chụp.

Đa phương tiện động (Dynamic media): Có chiều thời gian. Thông tin có quan hệ chặt chẽ với thời gian và thông tin phải được trình diễn với thời gian xác định. Ví dụ các loại audio, video, animation. So với dữ liệu truyền thống như văn bản và số, dữ liệu đa phương tiện có một số đặc điểm rất khác biệt, đó là: Kích thước dữ liệu lớn: dữ liệu đa phương tiện có kích thước lớn hơn nhiều so với các kiểu dữ liệu số và văn bản thông thường.

Một văn bản thô có 200 từ (khoảng 1000 ký tự) chỉ có kích thước là 1kByte, nhưng nếu lưu văn 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com bản đó bằng định dạng ảnh GIF thì kích thước gấp khoảng 10 lần. Một giọng nói đơn sắc được lưu với định dạng .WAV trong thời gian 1 phút có kích thước khoảng 2640 kByte (đã nén) hoặc xấp xỉ 6-8 MB (chưa nén). Một cảnh video rất ngắn chứa hàng trăm bức ảnh với kích thước có thể lên đến vài chục MB. Cụ thể, có thể xem bảng minh họa sau: Bảng 1.1: Mô tả kích thước kiểu dữ liệu Kiểu Mô tả Kích thước Plain text khoảng 200 từ (1000 ký tự) 1 Kb Tệp Word khoảng 200 từ (1000 ký tự) 15 Kb Ảnh GIF khoảng 200 từ (1000 ký tự, 210 x 100mm) 10 Kb Âm thanh WAVE giọng nói (1 phút, 22KHz, 16 bit, mono) 2640 Kb Video Video (1 phút, độ phân giải 740*480) 20 Mb Số lượng dữ liệu đồ sộ: người ta ước tính, chỉ riêng trên WWW có số lượng lên đến hàng tỉ ảnh, hàng trăm triệu bài hát MP3 và vài chục triệu phim video.

 Một số dữ liệu đa phương tiện phụ thuộc thời gian Audio và video có thêm chiều thời gian. Khi trình diễn audio và video thì chất lượng của chúng phụ thuộc chặt chẽ vào tốc độ trình diễn. Ví dụ: video phải được trình diễn với tốc độ 25 đến 30 hình/giây để có thể cảm nhận được hình ảnh chuyển động tốt.  Tìm kiếm dựa trên cơ sở tương tự Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, phương pháp tìm kiếm truyền thống đối với dữ liệu dạng văn bản và số là tìm kiếm chính xác.

Đối với dữ liệu đa phương tiện, người dùng thường đặt ra yêu cầu tìm kiếm một đối tượng tương tự theo nội dung mà họ đưa ra. 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu đa phương tiện (MMDBMS) Trung tâm của một hệ thống thông tin multimedia chính là hệ quản trị CSDL MULTIMEDIA (MDBMS).

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ