tailieunhanh - Phân lớp ảnh bằng KD-Tree Random Forest

Bài viết Phân lớp ảnh bằng KD-Tree Random Foresttrình bày các nội dung: Mô hình phân lớp ảnh bằng KD-Tree Random Forst; Cấu trúc KD-Tree Random Forest cho phân lớp hình ảnh; Xây dựng KD-Tree Random Forest; Huấn luyện KD-Tree Random Forest. | TẠP CHÍ KHOA HỌC HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH JOURNAL OF SCIENCE Tập 20 Số 1 2023 123-134 Vol. 20 No. 1 2023 123-134 ISSN Website https https 2023 2734-9918 Bài báo nghiên cứu 1 PHÂN LỚP ẢNH BẰNG KD-TREE RANDOM FOREST Nguyễn Thị Định1 Trần Thị Thanh Hà2 Văn Thế Thành3 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam 1 2 Trường THPT Chuyên Lê Quý Đôn Bà Rịa Vũng Tàu Việt Nam 3 Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam Tác giả liên hệ Văn Thế Thành Email thanhvt@ Ngày nhận bài 11-10-2022 ngày nhận bài sửa 03-11-2022 ngày duyệt đăng 04-01-2023 TÓM TẮT Trong bài báo này một phương pháp phân lớp hình ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree Random Forest được đề xuất nhằm thực hiện phân lớp ảnh bằng nhiều cấu trúc KD-Tree độc lập. Trong đó mỗi cấu trúc KD-Tree được sử dụng phân lớp nhiều lần cho một ảnh đầu vào theo mô hình phân lớp đa tầng. Quá trình phân lớp ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree Random Forest thực hiện theo phương pháp xây dựng cấu trúc KD-Tree Random Forest và huấn luyện bộ vector phân lớp. Vì vậy các thuật toán phân lớp hình ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree Random Forest huấn luyện bộ véc-tơ phân lớp và mô hình phân lớp ảnh được đề xuất. Dựa trên cơ sở lí thuyết này thực nghiệm được xây dựng trên bộ ảnh Clatech256 và so sánh với các công trình khác cùng bộ dữ liệu để minh chứng tính khả thi của phương pháp đề xuất. Theo kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của chúng tôi là hiệu quả và có thể áp dụng được cho các hệ phân loại hình ảnh thuộc các lĩnh vực khác nhau. Từ khóa phân lớp ảnh hiệu suất phân lớp KD-Tree Random Forest hình phân lớp 1. Giới thiệu Phân lớp ảnh là bài toán được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng mẫu nhận dạng đối tượng trên ảnh nhận dạng kí tự phân loại bệnh nhân và chẩn đoán y khoa qua hình ảnh nhằm tận dụng nguồn dữ liệu đa phương tiện đang phát triển nhanh chóng trong bối cảnh hiện nay .