PHÂN LỚP ẢNH BẰNG KD-TREE RANDOM FOREST

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.