Luận Văn nghiên cứu phương pháp kết hợp các đặc trưng màu sắc hình dạng và vị trí để truy vấn ảnh

LỜI MỞ ĐẦU
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence -AI) đã phát triển hơn nửa thế kỷ
qua. Có rất nhiều công trình trong và ngoài nước nghiên cứu các phương pháp sử
dụng trí tuệ nhân tạo để giải các bài toán hóc búa trên máy tính khá thành công.
Trong phạm vi luận văn này chỉ xin trình bày nghiên cứu về phương pháp sử
dụng mô hình liên mạng Nơron để giải bài toán truy vấn ảnh.
Bố cục của luận văn gồm 5 chương:
Chương 1: Tổng quan về truy vấn ảnh và các hướng tiếp cận. Chương này
trình bày về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về lĩnh vực truy vấn ảnh cũng
như các thuận lợi, khó khăn và thách thức của việc giải bài toán truy vấn ảnh.
Chương 2: Đề xuất mô hình liên mạng meta-Nơron. Chương này trình bày về
việc cải tiến mô hình kết hợp mạng Nơron và thuật giải di truyền (NN_GA) của tác
giả Lê Hoàng Thái thành mô hình liên mạng meta-Nơron để giải bài toán trong
trường hợp dùng bộ tham số tổng quát (m, n, L). Trong đó, m là số vector đặc trưng
của mẫu X, n là số chiều của mỗi vector đặc trưng và L là số phân hoạch cho các
mẫu X.
Chương 3: Một áp dụng của hệ thống liên mạng meta-Nơron. Chương này
trình bày quá trình xây dựng một hệ thống liên mạng cụ thể với bộ tham số (m=4,
n=5, L=3) để giải bài toán truy vấn ảnh vùng du lịch.
Chương 4: Chương trình ứng dụng.
Chương 5: Kết luận.
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG . 4
DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ . .5
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ TRUY VẤN ẢNH VÀ CÁC HƯỚNG TIẾP
CẬN . .9
1.1. Giới thiệu chung . . 9
1.2. Các phương pháp truy vấn ảnh chính . . 14
1.2.1 Truy vấn theo lời chú thích (annotation, key words) . .14
1.2.2 Truy vấn ảnh dựa trên nội dung (CBIR) . 14
1.2.3 Truy vấn ảnh theo đối tượng (OBIR) . .17
1.2.4 Truy vấn ảnh kết hợp với máy học . 17
1.3. Truy vấn ảnh dựa trên nội dung . . 18
1.3.1 Kỹ thuật truy vấn ảnh dựa trên nội dung mức 1 . .19
1.3.2 Truy vấn ảnh theo ngữ nghĩa . .20
1.3.3 Các vấn đề thường gặp phải . .20
1.3.4 Các cách tiếp cận hiện tại và giải pháp được chọn . .21
1.4. Một số hệ thống truy vấn ảnh cụ thể . 22
1.4.1 Truy vấn ảnh dựa trên histogram màu . .22




2
1.4.2 Truy vấn ảnh sử dụng chỉ mục màu sắc, hình dạng và vị trí .24
1.4.3 Truy vấn ảnh dựa trên mạng Nơron . .27
Chương 2: ĐỀ XUẤT HỆ THỐNG LIÊN MẠNG META-NƠRON . 34
2.1 Mạng Nơron . . 34
2.2 Hệ thống liên mạng meta-Nơron . . 36
2.2.1 Giới thiệu các phương pháp kết hợp . .36
2.2.2 Kiến trúc của hệ thống liên mạng meta-Nơron . .43
2.2.3 Quá trình huấn luyện của hệ thống liên mạng . 48
2.2.4 Quá trình đánh giá một mẫu X qua hệ thống liên mạng . .52
2.3 Hệ thống liên mạng meta-Nơron cho bài toán truy vấn ảnh . . 53
Chương 3: MỘT ÁP DỤNG CỦA HỆ THỐNG LIÊN MẠNG
META-NƠRON . .58
3.1 Rút trích các đặc trưng của ảnh . 58
3.2 Kiến trúc hệ thống liên mạng meta-Nơron . 61
3.3 Xây dựng hệ thống liên mạng meta-Nơron . 62
Chương 4: CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG . .70
4.1 Quá trình xử lý ảnh trước khi đưa vào hệ thống liên mạng . . 70
4.2 Rút trích các đặc trưng và lưu vào cơ sở dữ liệu . 73
4.3 Tìm cấu hình mạng tối ưu . . 74




3
4.4 Thực hiện truy vấn tìm vùng du lịch . . 77
Chương 5: KẾT LUẬN . 79
TÀI LIỆU THAM KHẢO . .82
PHỤ LỤC A: Mạng Nơron Lan Truyền Ngược . .86
PHỤ LỤC B: Cơ Sở Dữ Liệu Ảnh . 89
PHỤ LỤC C: Cơ Sở Dữ Liệu Đặc Trưng . 93