Luận Văn Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong học máy tìm kiếm ảnh và ứng dụng trong trong tìm kiếm sản

Mở đầu

Cùng với sự bùng nổ thông tin trên web và sự phát triển của công nghệ kỹ thuật
số, lượng ảnh lưu trữ trên Web cũng tăng một cách nhanh chóng. Vì vậy, việc xây
dựng các hệ thống tìm kiếm và xếp hạng ảnh là rất cần thiết và thực tế đã có nhiều
công cụ tìm kiếm ảnh thương mại xuất hiện. Các công cụ tìm kiếm ảnh thường dựa
vào hai đặc trưng chính là văn bản đi kèm ảnh hoặc nội dung ảnh. Một số công cụ tìm
kiếm ảnh theo văn bản đi kèm như Google Image Search, Yahoo!, MSN, Một số
công cụ tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung ảnh như Google Image Swirl, Bing, Tiltomo,
Tineye, Tuy nhiên, việc tìm kiếm chỉ dựa vào văn bản đi kèm còn có nhiều nhập
nhằng giữa nội dung hiển thị ảnh và nội dung văn bản đi kèm ảnh trong quá tình tìm
kiếm. Ví dụ, với truy vấn “Apple”, máy tìm kiếm khó phân biệt được người dùng
muốn tìm hình ảnh quả táo hay logo của hãng Apple. Những công cụ tìm kiếm ảnh
theo nội dung của các bức ảnh ra đời tỏ ra ưu thế vì hạn chế được những nhập nhằng
trên.
Tìm kiếm ảnh theo nội dung đã nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa
học. Nhiều công trình nghiên cứu về tìm kiếm ảnh theo nội dung được đăng trên các
tạp chí như International Journal of Computer Vision, IEEE conference Nhóm
nghiên cứu chúng tôi đã tiến hành một số nghiên cứu bước đầu liên quan đến xếp hạng
ảnh dựa vào độ tương đồng theo nội dung ảnh trong công tác sinh viên nghiên cứu
khoa học.
Khóa luận “Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong học máy tìm kiếm ảnh và
ứng dụng trong trong tìm kiếm sản phẩm” nhằm khảo sát, phân tích một số phương
pháp trích chọn đặc trưng ảnh phổ biến và tìm kiếm ảnh theo ảnh mẫu, thử nghiệm hệ
thống trong ứng dụng tìm kiếm sản phẩm.
Ngoài phần MỞ ĐẦU này, khóa luận bao gồm các nội dung sau:
Chương 1. Khái quát về lựa chọn đặc trưng cho tìm kiếm ảnh. Các đặc trưng về
về văn bản đi kèm ảnh và đặc trưng về nội dung ảnh.
 Chương 2. Các phương pháp lựa chọn đặc trưng và độ đo tương tự giữa ảnh.
Trình bày một số đặc trưng về nội dung ảnh và một số độ đo tương đồng tương
ứng với các đặc trưng.

Chương 3. Một số phương pháp tìm kiếm và xếp hạng ảnh dựa trên nội dung
của ảnh. Giới thiệu một số công trình nghiên cứu liên quan đến tìm kiếm ảnh
theo nội dung ảnh.
Chương 4. Mô hình tìm kiếm K láng giềng gần nhất. Giới thiệu mô hình tìm
kiếm K láng giềng gần nhất, phương pháp lưu trữ và đánh chỉ mục trong tìm
kiếm.
Chương 5. Thực nghiệm. Trình bày quá trình thực nghiệm, kết quả, nhận xét,
đánh giá khi áp dụng mô hình K láng giềng gần nhất với các đặc trưng trích
chọn trong tìm kiếm ảnh sản phẩm.
Cuối cùng là phần KẾT LUẬN. Tổng kết các kết quả chính của khóa luận và
phương hướng nghiên cứu tiếp theo.


Mục lục

Mở đầu . 1
Chương 1. Khái quát về trích chọn đặc trưng ảnh và tìm kiếm theo đặc
trưng ảnh . 3
1.1. Đặt vấn đề . 3
1.2. Đặc trưng văn bản đi kèm ảnh và tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm ảnh. . 3
1.3. Đặc trưng nội dung ảnh và tìm kiếm theo đặc trưng nội dung. . 5
Tổng kết chương 1 . 8
Chương 2. Các phương pháp lựa chọn đặc trưng và độ đo tương đồng
giữa các ảnh . . 10
2.1. Đặt vấn đề . 10
2.2. Đặc trưng màu sắc 11
2.2.1. Đặc trưng màu sắc 11
2.2.2. Độ đo tương đồng cho màu sắc . 11
2.3. Đặc trưng kết cấu 12
2.3.1. Đặc trưng kết cấu 12
2.3.2. Độ đo tương đồng cho kết cấu 12
2.4. Đặc trưng hình dạng 13
2.4.1. Đặc trưng hình dạng 13
2.4.2. Độ đo tương đồng cho hình dạng 13
2.5. Đặc trưng cục bộ bất biến 13
2.5.1. Đặc trưng cục bộ bất biến . 14
2.5.2. Độ đo tương đồng cho đặc trưng cục bộ bất biến 18
2.6. Lựa chọn đặc trưng . 18
Tổng kết chương 2 . 20
Chương 3. Một số phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung 21
3.1. Phương pháp PageRank cho tìm kiếm ảnh sản phẩm . 21
3.2. CueFlik: Một phương pháp xếp hạng lại ảnh dựa trên luật của người dùng . 22
3.3. Phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên màu sắc, hình dạng, kết cấu của ảnh . 24
3.3.1. Lưới 25
3.3.2. Tích hợp các đối sánh ảnh . 25
3.3.3. Hình dạng: 26
3.4. Phương pháp tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung sử dụng các phân vùng ảnh như
mẫu truy vấn 26
Tổng kết chương 3 . 27
Chương 4. Mô hình k láng giềng gần nhất sử dụng bộ lượng tử hóa . 28
4.1. Đặt vấn đề . 28
4.2. Cơ sở lý thuyết 28
4.2.1. Các ký hiệu và khái niệm 28
4.2.2. Tìm kiếm sử dụng lượng tử hóa 30
4.2.3. Tìm kiếm không toàn bộ . 31
4.3. Mô hình bài toán . 33
4.3.1. Trích chọn đặc trưng ảnh 33
4.3.2. Tìm kiếm K láng giềng gần nhất . 34
Tổng kết chương 4 . 35
Chương 5. Thực nghiệm và đánh giá . 36
5.1. Môi trường và các công cụ sử dụng cho thực nghiệm 36
5.2. Xây dựng tập dữ liệu ảnh 37
5.3. Quy trình, phương pháp thực nghiệm 38
5.4. Kết quả thực nghiệm . 38
Tổng kết chương 5 . 41
Kết luận . 42
Tài liệu tham khảo . 43