(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
ĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa .48.01.01LUẬN ÁN TIÉN Sĩ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNHNGƯỜI HƯỚNG DÀN KHOA HỌC PGS. TS. LÊ MẠNH THẠNHHUÉ,NĂM 2021PHÀN MỞ ĐẢƯ1.Tính cấp thiết cua luận ánTrong nhùng năm gan đày. sự phát triển của cóng nghệ di động và các ứng dụng đa phương tiện đà tạo ra một cơ sớ dừ liệu ảnh số khống lồ. Ành sơ đóng vai t (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa rờ quan trọng trong nhiều lình vực cùa cuộc sống như hệ thống y tế, hệ thống thông tin đĩa lý, thư viện số, giáo dục. giãi tri.... [6]. Vì vậy. tìm ki(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
ếm ảnh tương lự nhanh chóng, chính xác trong kho ảnh lớn một thách thức và nhiệm vụ cap thiết trong lình vực thị giác máy tính.Các phương pháp tim kiếĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa tent-Based Image Retrieval). Ưu điềm của phương pháp TBIR là đơn giãn, nhanh chóng và hiệu quả; tuy nhiên các ảnh được chủ thích thủ công nên thường thiếu chính xác do sự chú quan trong nhận thức của con người. Để khắc phục những nhược điềm này. hệ thống CBIR đà được giới thiệu vào đầu nhừng năm 198 (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa 0. Trong CBIR. ành được lập chì mục theo nôi dung trực quan cúa chúng đê mò ta ánh [6]. CBIR Là quá trinh tim kiếm và truy xuất hình ành dựa trên các(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
đặc trưng (màu sắc, kết cấu, hình dạng, bố cục không gian....) được trích xuất băng kỳ thuật thị giác máy tinh lừ cơ sỡ dừ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, pĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa n chưa thòa màn yèu cầu cùa người dũng. Phương pháp tìm kiếm anh theo ngừ nghĩa SBIR [8,31] (Semantic-Based Image Retrieval) nham mò tà các khái niệm ngừ nghĩa được đề xuất kết hợp với CBIR đê nâng cao hiệu quả lim kiêm. Việc giãi thích ngừ nghĩa một ảnh bẳng máy tinh là một nhiệm vụ rất phức tạp. n (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa ên van đề chinh trong SBIR là chuyên đói ảnh có kích thước lớn thảnh các đặc trưng cap thấp, liên kểt các nội dung cap thấp này với nội dung ngừ nghĩa(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
cấp cao của ánh. Từ đó tạo ra một mô hĩnh tìm kiếm ánh theo tiếp cận ngừ nghía mã máy có thề hiền được ngừ nghĩa thực tế mong muốn cua1người dùng. VìĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa ng góp một phương pháp tìm kiêm ảnh theo ngừ nghía hiệu quá. luận án thực hiện đê lài: “Nâng cao hiệu qua tìm kiếm dữ liệu ánh theo tiếp cận ngũ nghĩa”.2.rồng quan tinh hĩnh nghiên cửuTim kiếm anh theo nội dung [6J lá phương pháp tìm kiếm n'r cơ sờ dừ liệu các dặc trưng cấp ihâp. được trích xuàl lừ (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa hình ãnh gòc có kích thước lớn. nhăm lập chi mục, giám chiêu ánh. giúp dung lượng lull trù nhó gọn và gia lăng lòe độ xữ lý. Việc lựa chọn các đặc trư(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
ng của hình ánh ành hường phân lớn đen hiệu suàt lìm kicm hình ánh. có nhiều phương pháp dè trích xuất dặc trưng cùa hình anh như phương pháp trích xuĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa sầu bao gồm nhiều mạng sâu đa dạng như mạng nơ-ron sâu DNN (deep neural networks), mạng nơ-ron tích chập CNN (convolutional neural networks) vã mạng nơ-ron hồi quy RNN (recurrent neural networks).... Các mỏ hình học sâu mang lại hiệu quã cao cho bài toán trích xuất đặc trưng, giâm chiều, giâm nhiều (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa hay phàn loại hình ảnh.... [75]. Tuy nhiên, do độ phức lạp cao cùa các mô hình sâu. cã thời gian đào tạo và kiêm tra dừ liệu cùa mô hĩnh hoc sâu đều(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
lâu hơn nhiều so với các mô hình học máy truyền thống; ngoài ra. cấu trúc cua mò hình học sâu là rất phức tạp với số lượng lớn các tham số. nên yêu cầĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa y truyền thông, bôi nó được coi như hộp den. khó giai tlúch cầu trúc [43]. Do dó. phương pháp trích xuất dặc tnrng cấp thấp thù công vần có vai trò nhất dịnh trong xư lý và tim kiếm anh.C ác nghiên cứu vẽ phương pháp truyền thống nhầm trích xuất dặc tiưng cho hệ thống CBIR như: I nch xuâl đặc trưng (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa theo không gian màu (color space) ven hệ tọa độ 3 chiều RGB, HSV. YCbCr và CIFLab [ 12]. các biểu đồ lương quan màu [21 ]. mô men màu [74].... Ngoài r(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
a. bộ mò tã màu sắc trong tiêu chuẩn MPEG-7 cùng dược sư dụng rộng rãi như: Bộ mỏ tá màu chú dạo DCD (Dominant Color Descriptor) [53]. Bộ mô tã2cấu trĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa nhiều nhỏm nghiên cứu quan tâm [12. 32. 66]. Nhảm tổ chức dừ liệu cho hệ thống CB1R. nhiều cẩu trúc lưu trừ đà được nghiên cứu: sứ dung phương pháp học không giám sát hoặc bán giám sát đê phân cụm [12. 35], phàn loại dừ liệu [32], tô chức dừ liệu và tim kiếm anh dưa trên các cấu trúc cây, đồ thị, m (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa ạng tự tổ chức SOM (Self Organizing Map) [48. 67, 72], hay các kỳ thuật học sâu [61. 68].... Các phương pháp đều có nhùng ưu nhược diêm khác nhau, tủy(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
thuộc vào bài toán lim kiêm ảnh đặt ra đẻ lựa chọn kỳ thuật phù họp. Các phương pháp dựa trên kỳ thuật phân cụm. phân lớp đơn giãn, dẻ triển khai, tuĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa p dưa trên đồ thi. mạng SOM. học sâu cho độ chính xác cao với dừ liệu lớn. tuy nhiên phức tạp về tính toán và thời gian học lâu. Các phương pháp lưu trừ dựa trẽn cây. sử dụng các kỳ thuật học máy như phân cụm. phàn lớp cho thấy tính hiệu quà trong lưu trừ dừ liệu lớn và chinh xác trong tim kiếm, độ (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa phức tạp tính toán vã thời gian thực nghiệm không quá cao.Mặc dù có một số kỳ thuật tìm kiếm anh giúp cho hệ thống CBIR có độ chính xác cao. nhưng thư(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
ờng không mò tã được các khái niệm ngừ nghĩa cấp cao [8. 73]. Do đó, hiệu suất cũa CBIR chưa đáp ứng được với mong muốn của người dùng. Van đe của CBIĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa Semantic-based image retrieval) [14. 15] là một phương pháp hiệu qua đế chuyến tử tim kiếm dưa trên từ khóa, nội dung sang việc thu thập ánh theo khái niệm. Có nhiều hướng tiếp cận cho bài toán lim kiếm ánh theo ngừ nghía, tuy nhiên phô biến là: dựa trên các phương pháp học máy đê liên kết các đặc t (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa rưng cấp thấp và ngừ nghía trực quan cúa hình ảnh [7. 67]: dưa trên ontology [31. 44]. Các phương pháp tìm kiếm ãnh theo ngừ nghía dựa trên các phương(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
pháp học máy sè liên kết các đặc trưng cấp thấp với các vãn ban. từ vựng thị giác xung quanh bộ ảnh đê lay ngữ nghía cho ảnh truy van. Phương pháp nàĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa áp tim kiếm anh dựa trên ontology, ngừ nghĩa cấp cao của hình ánh được truy xuất, các định nghĩa chung cho đối lượng ảnh được mò tã. Tuy nhiên, đa sổ các nghiên cửu. van đề xây dựng ontology chủ yếu là đưa ra mô hĩnh hay thực nghiệm trên bộ ánh rất nhỏ. chưa được triền khai ờ quỵ mô các tập ành lớn, (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa đồng thời, ontology đa số được tạo thú công nên mất nhiều công sức và phụ thuộc nhiều vào khả năng cùa chuyên gia trong lình vực hẹp.Các nghiên cứu t(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
rong những năm qua cho thay, bài toán tìm kiếm ãnli nhận được sự nhiều quan tâm của các nhà nghiên cứu trên the giới. Thách thức lớn cùa bải toán tìm ĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa dựng được cấu trúc dừ liệu, kỳ thuật học máy nhảm lưu trừ và tìm kiếm hiệu qua các tập dừ liệu lớn; (3) nghiên cứu các phương pháp nhầm giâm “khoảng cách ngừ nghĩa” giừa nội dung cấp thấp vói khái niệm cap cao theo ngừ nghía tìm kiếm của người dùng. Trong đó. tim kiêm ảnh theo ngừ nghĩa SBIR với hướ (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa ng liếp cận dựa trên ontology là hiệu quả và khả thi. Từ các công trinh nghiên cứu đà công bố. luận án đánh giá các ưu. nhược điếm đề làm đông lực ngh(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
iên cim. Đây là một định hướng nghiên cứu phũ hợp với xu thế nghiên cứu chung của thế giới, mang tinh cấp thiết cao và có khả năng ứng dụng hiệu quà tĐẠI HỌC HI É TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỀN THỊ UYÊN NHINÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIÉM DỦ LIỆU ẢNH THEO TIẾP CẬN NGỮ NGHĨANGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MẢSÓ: 9. (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa đó tra cứu các anh liên quan theo ngừ nghía thi giác và trích xuất các mô tá nội dung ánh. Trong các kỳ thuật nhằm giảm “khoáng cách ngừ nghĩa”, tìm kiếm ngừ nghĩa ãnh dựa trên ontology được coi là phương pháp hiệu quả và gần gùi với ngừ nghía cấp cao của con người nhất, do nó tập trung vào việc nắ (Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa m bắt nội dung ngừ nghĩa, điều này có thè giúp hệ thống đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách tốt hơn. Vi vậy. luận án tập trung vào việc nâng cao h(Luận án tiến sĩ) nâng cao hiệu quả tìm kiếm dữ liệu ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa
iệu qua tim kiếm ánh theo tiếp cận ngừ nghĩa, bao gom:• Nghiên cứu các cấu trúc lưu trừ các chi mục ánh;4•Xây dựng các mò hình, phương pháp. kỳ thuậtGọi ngay
Chat zalo
Facebook