TÌM KIẾM ẢNH SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP VÀ ĐỒ THỊ PHÂN CỤM

Tóm tắt

Trong bài báo này, một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên mạng nơron tích chập kết hợp cấu trúc đồ thị cụm được thực hiện nhằm nâng cao hiệu suất và giảm thời gian truy vấn ảnh. Để thực hiện bài toán này: (1) mạng Noron tích chập được sử dụng để xác định và phân loại các đối tượng trên ảnh; (2) cấu trúc đồ thị cụm được xây dựng để thực hiện xây dựng ontology; (3) tập ảnh tương tự được trích xuất dựa trên ontology sau thực hiện khi tìm kiếm bằng câu truy vấn SPARQL. Với mỗi ảnh đầu vào, sau khi phân loại từng đối tượng bằng mạng Noron tích chập; trích xuất vector đặc trưng; phân lớp ảnh và thực hiện truy vấn ontology để trích xuất tập ảnh tương tự. Trên cơ sở lí thuyết đề xuất, một mô hình truy vấn ảnh được đề xuất và thực nghiệm trên bộ ảnh COCO, Flickr với độ chính xác tương ứng lần lượt là 0.7950, 0.8116. Theo kết quả thực nghiệm, phương pháp đề xuất của chúng tôi được đánh giá là đúng đắn và so sánh với các công trình khác trên cùng bộ ảnh nhằm đánh giá tính hiệu quả của mô hình đề xuất; đồng thời áp dụng được cho các bộ dữ liệu khác nhau.