Luận Văn phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật toán học máy tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài toán tìm

Thảo luận trong 'Công Nghệ Thông Tin' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    173
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG ẢNH
    TRONG THUẬT TOÁN HỌC MÁY TÌM KIẾM ẢNH ÁP
    DỤNG VÀO BÀI TOÁN TÌM KIẾM SẢN PHẨM




    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
    v




    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
    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.
    1




     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.










    ̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃̃
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...