Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Một phương pháp chuẩn hóa các đặc trưng mức thấp áp dụng cho độ đo đánh hạng đa tạp trong truy vấn ảnh theo nội dung
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết này trình bày một phương pháp chuẩn hóa mới để xây dựng EMR. Thực nghiệm đã chứng tỏ tính hiệu quả của thuật toán đề xuất cho vấn đề xây dựng độ đo đánh hạng đa tạp, phép chuẩn hóa mới đã tăng chất lượng CBIR so với các phép chuẩn hóa thông dụng. | Một phương pháp chuẩn hóa các đặc trưng mức thấp áp dụng cho độ đo đánh hạng đa tạp trong truy vấn ảnh theo nội dung Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học MỘT PHƯƠNG PHÁP CHUẨN HÓA CÁC ĐẶC TRƯNG MỨC THẤP ÁP DỤNG CHO ĐỘ ĐO ĐÁNH HẠNG ĐA TẠP TRONG TRUY VẤN ẢNH THEO NỘI DUNG Hoàng Xuân Trung1*, Đoàn Văn Hòa2*, Nguyễn Tân Ân3, Hoàng Văn Quý4, Nguyễn Văn Quyền5 Tóm tắt: Trong vấn đề tra cứu ảnh dựa trên nội dung (CBIR), ảnh được biểu diễn bằng nhiều đặc trưng mức thấp để mô tả màu sắc, kết cấu và hình dạng của ảnh. EMR (Độ đo đánh hạng đa tạp hiệu quả) là một thuật toán học bán giám sát trên các đặc trưng mức thấp của ảnh, đã được sử dụng hiệu quả trong CBIR. Sự kết hợp nhiều đặc trưng ảnh khác nhau để xây dựng thuật toán EMR thường sử dụng phép chuẩn hóa dữ liệu đặc trưng để cân bằng khoảng biến thiên của từng đặc trưng. Bài báo này trình bày một phương pháp chuẩn hóa mới để xây dựng EMR. Thực nghiệm đã chứng tỏ tính hiệu quả của thuật toán đề xuất cho vấn đề xây dựng độ đo đánh hạng đa tạp, phép chuẩn hóa mới đã tăng chất lượng CBIR so với các phép chuẩn hóa thông dụng. Từ khóa: Tra cứu ảnh dựa trên nội dung; Đặc trưng mức thấp; Chuẩn hóa đặc trưng mức thấp; Chuẩn hóa 3 - opt; EMR. 1. MỞ ĐẦU Truy vấn ảnh dựa vào nội dung (CBIR) trở thành lĩnh vực nghiên cứu tích cực trong những năm qua. Các hệ thống này thường trích rút các biểu diễn trực quan của ảnh và định nghĩa các hàm đo độ tương tự của các ảnh để tra cứu theo yêu cầu. Thông thường việc truy vấn ảnh dựa trên nội dung đòi hỏi phải kết hợp các thông tin mô tả về màu sắc, kết cấu và hình dạng đồng thời. Mỗi vector đặc trưng trực quan trích rút được từ một ảnh có các thành phần giá trị số có thể thuộc các khoảng số rất khác nhau, do đó khi kết hợp nhiều đặc trưng biểu diễn cho các ảnh để xây dựng độ đo tương tự của các ảnh chúng ta cần phải chuẩn hóa dữ liệu đặc trưng về một miền số chung là đoạn [0,1] (xem [1, 2]). Độ đo đánh hạng đa tạp [20]