Đang tải... (xem toàn văn)
70 Trang 7 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Diễn giải Tiếng Anh Diễn giải Tiếng Việt KD-Tree k-Demensional Tree Cây dữ liệu đa chiều BOVW Bag of Visual Words Túi từ thị giác TBIR Text-b
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÀ RỊA – VŨNG TÀU VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC TRẦN THỊ THANH HÀ TÌM KIẾM ẢNH TƢƠNG TỰ DỰA TRÊN CÂY KD_TREE ĐA NHÁNH CÂN BẰNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CNTT Bà Rịa Vũng Tàu, tháng 09 năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÀ RỊA – VŨNG TÀU VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC TRẦN THỊ THANH HÀ TÌM KIẾM ẢNH TƢƠNG TỰ DỰA TRÊN CÂY KD_TREE ĐA NHÁNH CÂN BẰNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã ngành: 8480201 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Văn Thế Thành Bà Rịa Vũng Tàu, tháng 09 năm 2023 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan, luận văn, cơng trình nghiên cứu nghiêm túc cá nhân tơi Các số liệu, hình ảnh, kết nêu luận văn “Tìm kiếm ảnh tương tự dựa KD –Tree đa nhánh cân bằng” trung thực, khơng trùng lắp hay chép cơng trình khác Tôi"xin cam đoan giúp đỡ q trình hồn thành luận văn cảm ơn thơng tin trích dẫn luận văn rõ nguồn"gốc Học viên thực Luận văn Trần Thị Thanh Hà i LỜI CÁM ƠN Để hồn thành luận văn “Tìm kiếm ảnh dựa KD_Tree đa nhánh cân bằng”, đầu tiên, xin bày tỏ biết ơn, lời cảm ơn sâu sắc đến TS.Văn Thế Thành - Giáo viên hướng dẫn khoa học trực tiếp hướng dẫn Thầy quan tâm, bảo, giúp đỡ động viên suốt thời gian xây dựng luận Tôi xin gửi lời cảm chân thành tới cô Nguyễn Thị Định, Cô Lê Thị Vĩnh Thanh bên cạnh hỗ trợ, động viên, giúp đỡ tơi q trình tìm hiểu nghiên cứu luận văn Tôi muốn cảm ơn thầy, cô giảng viên trường Đại học Bà Rịa Vũng Tàu tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học tập trường Trong luận văn, cố gắng khơng tránh khỏi thiếu sót hạn chế Tôi mong muốn nhận chia sẻ, đóng góp q báu Q Thầy Cơ hội đồng bạn để luận văn hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CÁM ƠN ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC HÌNH vi MỞ ĐẦU .1 Chương TỔNG QUAN VỀ TÌM KIẾM VÀ PHÂN LỚP HÌNH ẢNH 1.1 Giới thiệu 1.2 Tổng quan tốn tìm kiếm ảnh 1.2.1 Bài tốn phân lớp hình ảnh .3 1.2.2 Ứng dụng phân lớp cho tốn tìm kiếm ảnh 1.3 Một số phương pháp học máy cho toán tìm kiếm ảnh .9 1.3.1 Gom cụm hình ảnh 1.3.2 Phương pháp láng giềng gần k-NN 1.3.3 SOM – Bản đồ tự tổ chức 10 1.4 Đối tượng phương pháp nghiên cứu .11 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 11 1.4.2 Phương pháp nghiên cứu 12 1.5 Các cơng trình liên quan 12 1.6 Nội dung chương luận văn .16 1.7 Tổng kết chương 17 Chương CẤU TRÚC KD_TREE CHO BÀI TỐN TÌM KIẾM ẢNH .18 2.1 Giới thiệu .18 2.2 Cấu trúc KD_Tree mục đa chiều 19 2.3 Một số biến thể cấu trúc KD_Tree 22 2.4 Cấu trúc KD_Tree cho tốn tìm kiếm ảnh .27 2.5 So sánh số cơng trình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc KD_Tree 33 2.6 Các mơ hình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc KD_Tree 35 2.7 Tổng kết chương 38 Chương MƠ HÌNH TÌM KIẾM ẢNH DỰA TRÊN CẤU TRÚC KD_TREE .39 3.1 Mở đầu 39 3.2 Cấu trúc KD_Tree cho toán tìm kiếm ảnh .40 3.2.1 Mô tả cấu trúc KD_Tree 40 3.2.2 Quá trình xây dựng cấu trúc KD_Tree 42 iii 3.3 Các thuật toán xây dựng cấu trúc KD_Tree 44 3.3.1 Thuật toán xây dựng cấu trúc KD_Tree 44 3.3.2 Thuật toán gán nhãn nút 45 3.3.3 Thuật toán huấn luyện trọng số .46 3.4 Thuật toán phân lớp tìm kiếm ảnh cấu trúc KD_Tree 49 3.4.1 Thuật toán phân lớp dựa cấu trúc KD_Tree 49 3.4.2 Thuật tốn tìm kiếm cấu trúc KD_Tree 51 3.5 Mơ hình tìm kiếm ảnh dựa cấu trúc KD_Tree 52 3.5.1 Mơ hình phân lớp ảnh dựa cấu trúc KD_Tree 52 3.5.2 Mơ hình tìm kiếm ảnh dựa cấu trúc KD_Tree 53 3.6 Tổng kết chương 54 Chương THỰC NGHIỆM TÌM KIẾM ẢNH .55 4.1 Giới thiệu .55 4.2 Mô tả liệu thực nghiệm .55 4.3 Môi trường thực nghiệm 56 4.4 Thực nghiệm 56 4.4.1 Thực nghiệm trích xuất véc-tơ đặc trưng hình ảnh 56 4.4.2 Thực nghiệm xây dựng cấu trúc KD_Tree đa nhánh cân .58 4.4.3 Thực nghiệm tìm kiếm ảnh tương tự dựa cấu trúc KD_Tree 59 4.4.4 Kết thực nghiệm tìm kiếm ảnh tương tự dựa cấu trúc KD_Tree .64 4.5 Tổng kết 69 KẾT LUẬN .70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Diễn giải Tiếng Anh Diễn giải Tiếng Việt KD-Tree k-Demensional Tree Cây liệu đa chiều BOVW Bag of Visual Words Túi từ thị giác TBIR Text-based Image Retrieval Truy vấn hình ảnh dựa văn CBIR Content-based Image Retrieval Truy vấn hình ảnh dựa nội dung SBIR Semantic-based Image Retrieval Truy vấn hình ảnh dựa ngữ nghĩa k-NN k - Nearest Neighbors k-láng giềng gần CNN Convolution Neural Network Mạng nơ-ron tích chập DNN Deep Neural Network Mạng nơ-ron học sâu SVM Support Vector Machine Máy vector hỗ trợ CKDT Create KD-Tree Tạo cấu trúc KD_Tree SL2L Set Lable To Leaf Gán nhãn nút Training Vector in KD-Tree Huấn luyện vector trọng số KDTree Search in KD-Tree Tìm kiếm KD-Tree Classification using KD-Tree Phân lớp KD-Tree SOM Self –Organizing Map Bản đồ tự tổ chức ANN Artificial Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo Decision Tree Cây định Receiver Operating Curve Đường cong biểu diễn tỷ lệ đúng, sai TVKDT SKDT CLKDT DT ROC v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Mơ tả phân lớp liệu thuật tốn k-NN Hình 1.2 Mơ tả kiến trúc đồ tự tổ chức SOM Hình 2.1 Cấu trúc KD_Tree biểu diễn tập liệu chiều Hình 2.2 Các kỹ thuật đánh mục đa chiều Hình 2.3 Sơ đồ biến thể cấu trúc KD_Tree Hình 2.4 Minh họa chia tập liệu thành Tuple (a) xây dựng cấu trúc KD_Tree (b) Hình 2.5 Cấu trúc VAM KD-Tree nút Root (a), chia đôi Root (b) VAM KD-Tree hồn chỉnh (c) Hình 2.6 Mơ hình huấn luyện truy vấn Distribute KD-Tree Hình 2.7 Cây DKD-Tree IKD-Tree Hình 2.8 Mơ hình xây dựng Vocabulary KD-Tree tìm kiếm ảnh Hình 2.9 Cây Vocabulary-KDTree (a) gom cụm đặc trưng ảnh VocabularyKDTree (b) Hình 2.10 Minh họa Cache KD-Tree phân nhóm bố cục lưu trữ nhớ Hình 2.11 Điểm cắt không liên kết (a) canh chỉnh điểm cắt (b) Hình 2.12 Quy tắc phân lớp theo Tuple Hình 2.13 Minh họa Pruned KD-Tree theo quy tắc phân lớp Hình 2.14 Mơ hình tìm kiếm ảnh dựa tìm kiếm láng giềng cấu trúc KD_Tree Hình 2.15 Mơ hình truy vấn ảnh dựa cấu trúc Indexing KD-Tree Hình 2.16 Mơ hình phân lớp ảnh dựa cấu trúc KD_Tree Hình 3.1 Minh họa trình tạo nhánh Node¬i Hình 3.2 Cấu KD-Tree đa nhánh cân Hình 3.3 Sơ đồ xây dựng huấn luyện KD-Tree theo Epochi liệu Hình 3.4 Minh họa tập véc-tơ phân lớp KD-Tree cho ảnh COREL Hình 3.5 Mơ hình phân lớp ảnh dựa cấu trúc KD_Tree vi Hình 3.6 Mơ hình tìm kiếm ảnh dựa cấu trúc KD_Tree Hình 4.1 Thực nghiệm minh họa trích xuất véc-tơ đặc trưng cho ảnh Hình 4.2 Thực nghiệm minh họa trích xuất véc-tơ đặc trưng cho thư mục ảnh Hình 4.3 Minh họa véc-tơ đặc trưng hình ảnh sau trích xuất Hình 4.4 Minh họa thực nghiệm xây dựng cấu trúc KD_Tree Hình 4.5 Tìm kiếm ảnh tương tự ảnh COREL Hình 4.6 tập ảnh tương tự với ảnh 404.jpg (COREL) Hình 4.7 Tìm kiếm ảnh tương tự ảnh Flower-17 Hình 4.8 tập ảnh tương tự với ảnh 1143.jpg (Flower-17) Hình 4.9 Tìm kiếm ảnh tương tự ảnh Caltech256 Hình 4.10 tập ảnh tương tự với ảnh 001_0003.jpg (Caltech256) Hình 4.11 Đồ thị Precision, Recall đường cong ROC ảnh COREL Hình 4.12 Đồ thị Precision, Recall, đường cong ROC ảnh Flower-17 Hình 4.13 Đồ thị Precision, Recall đường cong ROC ảnh Caltech256 (1-102) Hình 4.14 Đồ thị Precision, Recall, đường cong ROC ảnh Caltech256 (103-257) Hình 4.15 Thời gian tìm kiếm trung bình ảnh COREL Hình 4.16 Thời gian tìm kiếm trung bình ảnh Flower-17 Hình 4.17 Thời gian tìm kiếm trung bình ảnh Caltech256 vii DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 2.1 So sánh số công trình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc KD_Tree Bảng 2.2 Một số liệu thực nghiệm cơng trình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc KD_Tree Bảng 4.1 Mô tả ảnh thực nghiệm Bảng 4.2 Kết tìm kiếm ảnh tương tự ảnh thực nghiệm Bảng 4.3 So sánh độ xác tìm kiếm ảnh ảnh COREL Bảng 4.4 So sánh độ xác tìm kiếm ảnh ảnh Flower-17 Bảng 4.5 So sánh độ xác tìm kiếm ảnh ảnh Caltech256 viii