Tìm Kiếm Ảnh Dựa Vào Nội Dung: Phương Pháp và Ứng Dụng

Thế hệ đầu tiên của hệ thống tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung cho phép truy cập trực tiếp đến ảnh thông qua thuộc tính chuỗi. Những tìm kiếm đặc thù cho những hệ thống dạng này là “tìm tất cả những tranh vẽ của trường Florentine trong thế kỷ thứ XV” hay “tìm kiếm tất cả những tấm ảnh về đất đai của Cezanne”. Metadata của hệ thống trong thế hệ đầu tiên dựa trên chuỗi, sơ đồ trình bày, mô hình quan hệ, cấu trúc khung. Thế hệ mới của hệ thống tìm kiếm ảnh hỗ trợ đầy đủ việc lấy thông tin dựa vào nội dung thuộc về thị giác. Chúng cho phép phân tích đối tượng, tự động trích rút đặc trưng. Những phần tử thuộc về thị giác như là màu sắc, vân, hình dạng đối tượng, quan hệ không gian có liên quan trực tiếp đến khía cạnh nhận thức của nội dung ảnh.

Một hệ thống CBIR điển hình bao gồm các thành phần chính sau: trích xuất đặc trưng ảnh (feature extraction), mô hình hóa ảnh (image modeling), so sánh ảnh (image comparison), và giao diện người dùng (user interface). Trích xuất đặc trưng là quá trình tự động phân tích ảnh để xác định các đặc điểm trực quan quan trọng. Mô hình hóa ảnh biểu diễn các đặc trưng này dưới dạng toán học để dễ dàng so sánh. So sánh ảnh sử dụng các độ đo tương đồng để đánh giá mức độ giống nhau giữa các ảnh. Giao diện người dùng cho phép người dùng nhập truy vấn và xem kết quả.

Khoảng cách ngữ nghĩa là một thách thức lớn trong CBIR. Hệ thống có thể trích xuất các đặc trưng như màu sắc và vân, nhưng không hiểu được ý nghĩa của chúng. Ví dụ, hệ thống có thể nhận diện màu xanh lam, nhưng không biết đó là bầu trời hoặc biển. Để thu hẹp khoảng cách này, cần phải phát triển các phương pháp biểu diễn ảnh ở mức độ cao hơn, gần gũi hơn với cách con người hiểu ảnh.

Sự thay đổi về điều kiện ánh sáng và góc nhìn có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả của CBIR. Một ảnh chụp dưới ánh sáng yếu có thể có các đặc trưng màu sắc khác với ảnh chụp dưới ánh sáng mạnh. Tương tự, một đối tượng được chụp từ các góc nhìn khác nhau có thể có các đặc trưng hình dạng khác nhau. Các thuật toán CBIR cần phải có khả năng xử lý các biến thể này để đảm bảo độ chính xác.

Khi kích thước của cơ sở dữ liệu ảnh tăng lên, hiệu suất của CBIR có thể giảm đáng kể. Việc tìm kiếm các ảnh tương tự trong một kho ảnh khổng lồ đòi hỏi các thuật toán hiệu quả và các kỹ thuật lập chỉ mục phù hợp. Các hệ thống CBIR cần phải có khả năng mở rộng để xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Lược đồ màu là một biểu diễn thống kê về sự phân bố màu sắc trong ảnh. Nó đếm số lượng pixel có mỗi màu sắc trong ảnh. Lược đồ màu là một đặc trưng đơn giản và hiệu quả để tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc. Tuy nhiên, nó không chứa thông tin về vị trí không gian của các màu sắc.

Các hệ màu phổ biến trong CBIR bao gồm RGB, HSV, và Lab. Hệ màu RGB (Red, Green, Blue) là một hệ màu cộng, thường được sử dụng trong các thiết bị hiển thị. Hệ màu HSV (Hue, Saturation, Value) tách biệt màu sắc (hue), độ bão hòa (saturation), và độ sáng (value). Hệ màu Lab được thiết kế để gần gũi hơn với cách con người cảm nhận màu sắc.

Các độ đo tương đồng được sử dụng để so sánh các lược đồ màu. Khoảng cách Euclidean là một độ đo khoảng cách đơn giản, tính khoảng cách giữa hai lược đồ màu trong không gian đặc trưng. Tương quan đo mức độ tương quan tuyến tính giữa hai lược đồ màu. Các độ đo khác bao gồm khoảng cách Manhattan và giao điểm lược đồ.

Ma trận đồng xuất hiện (co-occurrence matrix) là một ma trận thống kê mô tả tần suất xuất hiện của các cặp pixel với các giá trị cường độ khác nhau. Nó là một đặc trưng vân mạnh mẽ, có thể nắm bắt các mối quan hệ không gian giữa các pixel.

Bộ lọc Gabor và phân tích wavelet là các phương pháp biến đổi ảnh, tạo ra các đặc trưng vân. Bộ lọc Gabor nhạy cảm với các hướng và tần số khác nhau. Phân tích wavelet phân tích ảnh ở các tỷ lệ khác nhau.

Đặc trưng vân rất hữu ích trong việc nhận dạng vật liệu, chẳng hạn như gỗ, vải, và đá. Các vật liệu khác nhau có các đặc trưng vân khác nhau, có thể được sử dụng để phân biệt chúng.

CBIR có thể được sử dụng để tìm kiếm các ảnh y tế tương tự để hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Ví dụ, một bác sĩ có thể sử dụng CBIR để tìm kiếm các ảnh X-quang tương tự với ảnh của bệnh nhân để so sánh và đưa ra chẩn đoán chính xác hơn.

CBIR có thể được sử dụng để tìm kiếm các sản phẩm tương tự dựa trên hình ảnh. Ví dụ, một người dùng có thể tải lên một hình ảnh của một chiếc áo và CBIR sẽ tìm kiếm các áo tương tự trong cơ sở dữ liệu sản phẩm.

CBIR có thể được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt và theo dõi đối tượng trong các ứng dụng an ninh. Ví dụ, một hệ thống CBIR có thể được sử dụng để so sánh khuôn mặt của một người với cơ sở dữ liệu khuôn mặt để xác định danh tính của người đó.

Học sâu, đặc biệt là các mạng nơ-ron tích chập (CNNs), đã cách mạng hóa lĩnh vực CBIR. CNNs có thể tự động học các đặc trưng phức tạp từ ảnh, giúp thu hẹp khoảng cách ngữ nghĩa và cải thiện độ chính xác.

Tìm kiếm ảnh đa phương thức kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản, và âm thanh, để cải thiện hiệu quả tìm kiếm. Ví dụ, một hệ thống có thể sử dụng cả hình ảnh và mô tả văn bản của một sản phẩm để tìm kiếm các sản phẩm tương tự.

CBIR có thể được sử dụng trong các ứng dụng thực tế ảo (VR) và tăng cường (AR) để nhận dạng đối tượng và cung cấp thông tin liên quan. Ví dụ, một người dùng có thể sử dụng điện thoại thông minh của mình để quét một đối tượng và CBIR sẽ cung cấp thông tin về đối tượng đó.