Nâng cao độ chính xác trong tra cứu ảnh sử dụng kỹ thuật điều chỉnh trọng số hàm khoảng cách

• Trường học: Trường Đại Học
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Tăng Cường Độ Chính Xác Tra Cứu Ảnh Bằng Kỹ Thuật Điều Chỉnh Trọng Số
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Tra cứu dựa vào văn bản
• 1.3. Tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• 1.4. Khoảng cách ngữ nghĩa
• 1.5. Trích rút đặc trưng trong tra cứu ảnh
• 1.5.1. Đặc trưng mầu
• 1.5.2. Đặc trưng kết cấu
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH LIÊN QUAN NGỮ NGHĨA SRIR
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH SỬ DỤNG TRỌNG SỐ THÍCH NGHI AWEIGHT
• LỜI MỞ ĐẦU
• KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Tính cấp thiết của nghiên cứu

Nghiên cứu về độ chính xác trong tra cứu ảnh ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh các cơ sở dữ liệu ảnh phát triển mạnh mẽ. Các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y học, viễn thám, và phòng chống tội phạm yêu cầu các phương pháp tra cứu hiệu quả. Hệ thống tra cứu ảnh hiện tại thường gặp khó khăn trong việc xử lý các truy vấn phức tạp, dẫn đến việc cần thiết phải cải thiện hiệu suất tra cứu. Việc sử dụng các kỹ thuật điều chỉnh trọng số có thể giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu thời gian thực hiện tra cứu. Điều này không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu mới trong lĩnh vực này.

II. Các phương pháp tra cứu ảnh hiện tại

Các phương pháp tra cứu ảnh hiện tại chủ yếu dựa vào hai cách tiếp cận: dựa vào văn bản và dựa vào nội dung. Cách tiếp cận dựa vào văn bản sử dụng các từ khóa để mô tả ảnh, nhưng gặp phải nhiều hạn chế như tính chủ quan và yêu cầu nhân lực lớn. Ngược lại, tra cứu ảnh dựa vào nội dung (CBIR) sử dụng các đặc trưng trực quan như màu sắc, hình dạng và kết cấu để tìm kiếm ảnh. Tuy nhiên, các hệ thống CBIR vẫn chưa đạt được độ chính xác mong muốn do khoảng cách ngữ nghĩa giữa các đặc trưng mức thấp và khái niệm mức cao. Việc áp dụng phản hồi liên quan (RF) trong quá trình tra cứu có thể giúp cải thiện độ chính xác bằng cách học từ tương tác của người dùng.

III. Giải pháp đề xuất trong luận án

Luận án đề xuất hai phương pháp chính: SRIR (Semantic-Related Image Retrieval) và AWEIGHT (Adaptive Weighting for Image Retrieval). Phương pháp SRIR cho phép sử dụng một truy vấn duy nhất để tạo ra kết quả tra cứu đa dạng mà không cần phân cụm lại tập ảnh phản hồi. Điều này giúp giảm thiểu gánh nặng cho người dùng và cải thiện độ chính xác. Phương pháp AWEIGHT khai thác mức độ phản hồi của người dùng để xác định độ quan trọng ngữ nghĩa của từng truy vấn và đặc trưng, từ đó nâng cao hiệu quả tra cứu mà không làm tăng thời gian tính toán. Những đóng góp này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn tạo ra một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực tra cứu ảnh.

IV. Đánh giá và ứng dụng thực tiễn

Các phương pháp được đề xuất trong luận án có thể được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Việc cải thiện độ chính xác tra cứu ảnh không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn có thể ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục và thương mại điện tử. Hệ thống tra cứu ảnh hiệu quả sẽ giúp người dùng tìm kiếm thông tin nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Hơn nữa, nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong việc phát triển các hệ thống tra cứu ảnh thông minh hơn, có khả năng học hỏi và thích ứng với nhu cầu của người dùng.