Tìm hiểu một sô phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh và thử nghiệm tìm kiếm ảnh

i Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HOÀNG TRẦN HIẾU TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG ẢNH VÀ THỬ NGHIỆM TÌM KIẾM ẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2012 ii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ v MỞ ĐẦU 1 CHƢƠNG 1 ĐẶC TRƢNG ẢNH VÀ BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH 3 1.1 Đặt vấn đề 3 1.2 Đặc trưng văn bản đi kèm ảnh và tìm kiếm ảnh theo đặc trưng văn bản đi kèm 4 1.3 Đặc trưng nội dung ảnh và tìm kiếm ảnh theo nội dung 6 1.4 Một số chương trình minh họa tìm kiếm ảnh theo nội dung 8 1.5 Tổng kết chương 1 10 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG ẢNH 11 2.1 TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG THEO MÀU 11 2.1.1 Màu sắc 11 2.1.1.1 Khái niệm màu sắc 11 2.1.1.2 Một số đặc tính vật lý đặc biệt về màu sắc 12 2.1.2 Các hệ màu thông dụng 14 2.1.2.1 Hệ màu chuẩn RGB 14 2.1.2.2 Hệ màu CMY 15 2.1.2.3 Hệ màu HSI 16 2.1.2.4 Hệ màu HLS 18 2.1.2.5 Hệ màu YIQ 19 2.1.3 Đặc trưng màu sắc 19 2.1.3.1 Lược đồ màu (Histogram) 19 2.1.3.2 Véc- tơ liên kết mầu 21 2.1.3.3 Đặc trưng tương quan màu (AutoCorrelogram) 23 2.1.4 Các loại độ đo màu 26 2.1.4.1 Độ đo khoảng cách min- max 26 2.1.4.2 Độ đo khoảng cách Euclid 27 2.1.4.3 Độ đo khoảng cách toàn phương: 27 iii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2.1.4.4 Độ đo Jensen – Shannon diergence (JSD): 27 2.2 TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG THEO KẾT CẤU ẢNH 28 2.2.1 Khái niệm 28 2.2.2 Một số loại kết cấu tiêu biểu 28 2.2.3 Đặc trưng kết cấu ảnh 28 2.2.4 Độ tương đồng kết cấu ảnh 29 2.2.4.1 Mật độ đường biên và hướng biên 29 2.2.4.2 Phân hoạch màu nhị phân cục bộ 31 2.2.4.3 Ma trận đồng hiện và đối tượng đồng hiện 31 2.2.4.4 Độ đo năng lượng của kết cấu dựa vào luật đo 34 2.2.4.5 Tương quan tự động và năng lượng 35 2.2.5 Phân đoạn cho kết cấu 36 2.3 TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG THEO HÌNH DẠNG ẢNH 36 2.3.1 Khái niệm 36 2.3.2 Các kỹ thuật phát hiện biên ảnh 37 2.3.2.1 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp 38 2.3.3.2 Kỹ thuật phát hiện biên gián tiếp 48 2.3.3 Các đặc trưng về biên cạch 48 2.3.3.1 Lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 48 2.3.3.2 Véc – tơ liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 49 2.4 Kết luận chƣơng 2: 51 CHƢƠNG 3: THỬ NGHIỆM TÌM KIẾM ẢNH 52 3.1 Kỹ thuật tìm kiếm ảnh dựa trên đặc trưng về màu sắc 52 3.1.1 Biểu đồ màu 52 3.1.2.1 Độ đo khoảng cách Minkowski. 53 3.1.2.2 Độ đo khoảng cách Quadratic. 54 3.1.2.3 Độ đo khoảng cách Non-histogram. 54 3.2 Các phương pháp tra cứu ảnh 55 3.2.1 Biểu đồ màu toàn cục (Global Color Histogram - GCH). 55 iv Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.2.2 Biểu đồ màu cục bộ (Local Color Histogram - LCH). 56 3.2.3 Color Auto Correlgram. 57 3.3 Thực nghiệm 60 3.3.1. Môi trường test 60 3.3.2. Mô tả chương trình 60 3.4 Giao diện chương trình 61 3.5 Kết luận 61 KẾT LUẬN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 v Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hình trả về khi truy vấn “d-80”……………………………………… 4 Hình 1.2 Hình trả về khi truy vấn “apple” 4 Hình 1.3 Hình dễ mô tả 5 Hình 1.4 Hình khó mô tả hơn 5 Hình 1.5 Hình khó mô tả bằng trực quan 5 Hình 1.6 Sơ đồ tìm kiếm ảnh theo đặc trưng văn bản đi kèm ảnh 6 Hình 1.7: Một số loại kết cấu trong tự nhiên 7 Hình 1.8: Sơ đồ tìm kiếm ảnh nội dung ảnh 8 Hình 1.9 Hình minh hoạ trả về của Google Image Swirl 9 Hình 1.10 Hình minh hoạ trả về của Tiltomo 9 Hình 1.11 Hình minh hoạ trả về của Byo Image Search 10 Hình 2.1 Hình mô tả ba màu cơ bản Red-Green-Blue 14 Hình 2.2. Sự biến đổi từ RGB thành CMY 15 Hình 2.3: Hệ màu CMY 16 Hình 2.4: Hệ màu HSI 17 Hình 3.5: Không gian màu HSI 17 Hình 2.6 Hình minh họa sự thay đổi độ sáng trong hệ HSI 18 Hình 2.7 . Mô hình màu HLS 18 Hình 2.8.Ảnh trong hệ màu RGB 20 Hình 2.9.Ảnh trong hệ màu HSI 21 Hình 2.10. Lược đồ màu của ảnh sau khi lượng tử hóa 21 Hình 2.11: Ảnh trong hệ màu RGB 22 Hình 2.12: Ảnh trong hệ màu HSI 22 Hình 2.13: Màu đỏ thể hiện liên kết màu trong ảnh 22 Hình 2.15. Một số loại kết cấu trong tự nhiên 28 Hình 2.16. Đường bao ảnh 37 vi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 2.17. Minh họa biên ảnh 38 Hình 2.18 Ảnh minh họa làm mảnh biên 44 Hình 2.19. Hình biên ảnh sau khi dùng phương pháp Gradient 44 Hình 2.20. Hình sau khi làm mảnh biên 44 Hình 2.21. Minh họa nguyên lý Bellman. 46 Hình 2.22 Hình mô tả tìm biên theo phương pháp quy hoạch động 48 Hình 2.23.Ảnh minh hoạ hệ số góc 49 Hình 2.24 Đường biên của ảnh 49 Hình 2.25 Lược đồ hệ số góc của ảnh 49 Hình 2.26. Ảnh minh hoạ véc- tơ liên kết hệ số góc 50 Hình 2.27. Biên cạch của ảnh 50 Hình 2.28. Lược đồ vec- tơ liên kết hệ số góc 50 Hình 3.2. Độ đo khoảng cách Quadretic 54 Hình 3.3. Ba ảnh và biểu đồ màu của chúng. 55 Hình 3.4. Sử dụng LCH để tính toán khoảng cách giữa ảnh C và D 57 H ình 3.5. Xác suất tính mầu sắc 57 Hình 3.6. Color auto correlgram của 2 ảnh tương tự. 58 Hình 3.7. Các chức năng chính của chương trình 59 Hình 3.8. Giao diện chính của chương trình tra cứu ảnh. 61 1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Ngày nay với sự phát triển không ngừng của công nghệ nói chung thiết bị kỹ thuật số nói riêng đã tạo ra các loại thiết bị máy ghi hình ngày càng phổ biến đa dạng và hiện đại như máy ảnh kỹ thuật số, camera, webcam…Với giá từ vài triệu đến vài chục triệu thì mỗi cá nhân, gia đình hay một tổ chức xã hội đã sở hữu được một trong các thiết bị trên. Các thiết bị này đã và đang ghi lại được rất nhiều hình ảnh thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học kỹ thuật, giáo dục, chính trị, thể thao, văn hóa du lịch… Trong mỗi một lĩnh vực khác như vậy, trải qua hàng tháng, hàng năm số ảnh của mỗi cơ quan, tổ chức và cá nhân tăng lên một cách nhanh chóng tạo thành cơ sở dữ liệu (CSDL) ảnh phong phú và đa dạng. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ không ngừng của mạng Internet, tài nguyên ảnh trên các trang web ngày càng lớn. Tính đến tháng 10/2009 thì trên Flick : 4 tỷ ảnh, Facebook: 30 tỷ ảnh và có 1,73 tỷ người sử dụng Internet. [18] Đây quả là con số khổng lồ. Vấn đề đặt ra là với CSDL ảnh lớn như vậy, để tìm kiếm được ảnh đáp ứng yêu cầu người dùng thì cần phải có một hệ thống hỗ trợ tìm kiếm ảnh một cách nhanh chóng, chính xác cao và tiện lợi. Các công cụ tìm kiếm ảnh theo nội dung văn bản đi kèm ảnh với thời gian đáp ứng khá nhanh tuy nhiên, các công cụ này vẫn còn hạn chế trong việc giải quyết giữa nội dung câu truy vấn và nội dung hiển thị của ảnh trả về. Sự ra đời của các công cụ tìm kiếm ảnh theo nội dung đã giải quyết được vấn đề này. Một trong những bước quan trọng của việc tìm kiếm ảnh theo nội dung đó là bước trích chọn đặc trưng ảnh. Trích chọn đặc trưng ảnh trong CSDL ảnh có sẵn để đưa ra các bộ ảnh được huấn luyện. Từ ảnh yêu cầu gửi vào ta cũng trích chọn đặc trưng ảnh này theo phương pháp đã được sử dụng rồi đối sánh với bộ ảnh được huấn luyện trong CSDL ảnh để trả lại kết quả tìm kiếm. Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh là một bước rất quan trọng trong quá trình tìm kiếm ảnh. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của công cụ tìm kiếm. 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Chính vì vậy trong khuân khổ một luận văn thạc sỹ em chọn để tài: “Tìm hiểu một số phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh và thử nghiệm tìm kiếm ảnh” nhằm tìm hiểu kỹ về các kỹ thuật trích chọn đặc trưng của ảnh, nhằm hiểu rõ hơn bản chất của bài toán tìm kiếm ảnh theo nội dung từ đó lựa chọn được được phương pháp thích hợp trong quá trình tìm kiếm ảnh vào những trường hợp cụ thể. Luận văn gồm 3 chương với các nội dung như sau: Chương 1: Trình bày đặc trưng ảnh và bài toán tìm kiếm ảnh. Chương này sẽ trình bày đặc trưng theo văn bản đi kèm ảnh, tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm. Phần tiếp theo của chương luận văn sẽ trình bày khái quát các đặc trưng ảnh. Các đặc trưng đó là màu sắc, kết cấu và hình dạng ảnh. Phần cuối của chương nêu lên một số hệ tìm kiếm ảnh trên mạng. Chương 2: Tìm hiểu sâu, phân tích kỹ hơn về các đặc trưng ảnh. Các phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh phục vụ trong quá trình tìm kiếm ảnh theo nội dung. Chương 3: Luận văn trên cơ sở từ việc nghiên cứu cách trích chọn đặc trưng theo màu sắc sẽ thử nghiệm cài đặt một chương trình tìm kiếm ảnh. 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn CHƢƠNG 1 ĐẶC TRƢNG ẢNH VÀ BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH 1.1 Đặt vấn đề Ngày nay với sự phát triển không ngừng của công nghệ nói chung thiết bị kỹ thuật số nói riêng đã tạo ra các loại thiết bị máy ghi hình ngày càng phổ biến đa dạng và hiện đại như máy ảnh kỹ thuật số, camera, webcam…Với giá từ vài triệu đến vài chục triệu thì mỗi cá nhân, gia đình hay một tổ chức xã hội đã sở hữu được một trong các thiết bị trên. Các thiết bị này đã và đang ghi lại được rất nhiều hình ảnh thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học kỹ thuật, giáo dục, chính trị, thể thao, văn hóa du lịch… Trong mỗi một lĩnh vực khác như vậy, trải qua hàng tháng, hàng năm số ảnh của mỗi cơ quan, tổ chức và cá nhân tăng lên một cách nhanh chóng tạo thành cơ sở dữ liệu (CSDL) ảnh phong phú và đa dạng. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ không ngừng của mạng Internet, tài nguyên ảnh trên các trang web ngày càng lớn. Tính đến tháng 10/2009 thì trên Flick : 4 tỷ ảnh, Facebook: 30 tỷ ảnh và có 1,73 tỷ người sử dụng Internet[18]. Đây quả là con số khổng lồ. Vấn đề đặt ra là với CSDL ảnh lớn như vậy, để tìm kiếm được ảnh đáp ứng yêu cầu người dùng thì cần phải có một hệ thống hỗ trợ tìm kiếm ảnh một cách nhanh chóng, chính xác cao và tiện lợi. Các công cụ tìm kiếm ảnh theo nội dung văn bản đi kèm ảnh với thời gian đáp ứng khá nhanh tuy nhiên, các công cụ này vẫn còn hạn chế trong việc giải quyết giữa nội dung câu truy vấn và nội dung hiển thị của ảnh trả về. Sự ra đời của các công cụ tìm kiếm ảnh theo nội dung đã giải quyết được vấn đề này. Phần trình bày tiếp theo sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn cách tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm và theo nội dung ảnh, từ đó cho ta thấy ưu và nhược điểm của từng phương pháp. 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1.2 Đặc trƣng văn bản đi kèm ảnh và tìm kiếm ảnh theo đặc trƣng văn bản đi kèm Mỗi ảnh trên Web thường có các văn bản đi kèm như là tên ảnh (title), các thẻ (tag), bình luận (comment)… để mô tả các thông tin về ảnh, đây là các siêu dữ liệu (metadata) về ảnh. Các dữ liệu này thường do người dùng tự đặt, công việc này được làm một cách thủ công, sau khi tạo ra rồi gắn cho mỗi ảnh, vì vậy chúng đều mang một ý nghĩa nhất định. Vì văn bản đi kèm ảnh mang ngữ nghĩa về nội ảnh cho nên hai bức ảnh có nội dung giống nhau thường có tên giống nhau và các thẻ tương tự nhau. Vì vậy, các công cụ tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm thường tập trung khai thác nội dung của các văn bản này để tìm kiếm và xếp hạng ảnh. Phương pháp này cho kết quả khả quan cũng như đáp ứng nhanh nhu cầu của người sử dụng. Tuy nhiên, với các câu truy vấn mang ý nghĩa không rõ ràng có thể các kết quả trả về không đúng như yêu cầu đặt ra. Ví dụ truy vấn là “d-80”, “một máy ảnh phổ biến của Nikon”, hình 1.1, thì hệ thống trả về kết quả khá tốt. Tuy nhiên, với truy vấn “apple”, nếu người dùng muốn tìm quả táo thì kết quả đầu tiên không thỏa mãn (logo của hãng Apple), hình 1.2, đó là hạn chế thứ nhất của việc tìm kiếm ảnh dựa trên đặc trưng văn bản đi kèm ảnh. Hình 1.1 Hình 1.2 Mặt khác các từ khóa này do người dùng tạo ra nên có thể rất dễ dàng mô tả với một số ảnh ở mức cao như: [3] [...]... trưng văn bản đi kèm ảnh và đặc trưng nội dung của ảnh, và giới thiệu một số công cụ tìm kiếm dựa vào nội dung ảnh Phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung đã khắc phục được một phần nhược điểm của phương pháp tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm ảnh và cho ra những kết quả khả quan Chương 2 luận văn sẽ trình bày về các đặc trưng, cách trích chọn đặc trưng ảnh phục vụ trong tìm kiếm ảnh số Số hóa bởi Trung... MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG ẢNH Trích chọn đặc trưng là cơ sở của việc tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung Theo nghĩa rộng, các đặc trưng có thể bao gồm cả các đặc trưng dựa vào văn bản và các đặc trưng trực quan như màu, kết cấu hay hình dạng Trong phạm vi đặc trưng trực quan, các đặc trưng có thể được phân loại tiếp thành các đặc trưng chung và các đặc trưng trong từng lĩnh vực cụ thể Các đặc. .. so sánh và nhận dạng đối tượng Thực tế, đã có nhiều máy tìm kiếm cho phép tìm kiếm ảnh theo nội dung ảnh, tuy nhiên, các máy tìm kiếm này thường chỉ khai thác vào một phần nội dung của ảnh Hình 1.8: Sơ đồ tìm kiếm ảnh nội dung ảnh 1.4 Một số chƣơng trình minh họa tìm kiếm ảnh theo nội dung • Google Image Swirl: Là một thử nghiệm tìm kiếm hình ảnh theo nội dung của Google, trong đó, kết quả tìm kiếm được... và mạnh của các máy ảnh kỹ thuật số, việc gán thủ công là rất tốn kém Một hướng nghiên cứu nhằm khắc phục vấn đề trên là tìm kiếm ảnh theo chính các đặc trưng trích rút từ nội dung của ảnh Hình 1.6 Sơ đồ tìm kiếm ảnh theo đặc trƣng văn bản đi kèm ảnh 1.3 Đặc trƣng nội dung ảnh và tìm kiếm ảnh theo nội dung Tìm kiếm ảnh theo nội dung (Content Based Images Retrieval CBIR) hay truy vấn theo nội dung ảnh. .. kiếm ảnh dựa vào độ tương đồng về chủ đề Hình 1.11 Hình minh hoạ trả về của Byo Image Search • Tìm kiếm ảnh theo mẫu (example-based image search): Tìm kiếm ảnh theo mẫu là một dạng của tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung Trong hệ thống đó, đầu vào là một ảnh, hệ thống tìm kiếm và trả lại cho người dùng những ảnh tương đồng với ảnh mẫu 1.5 Tổng kết chƣơng 1 Trong chương này, em trình bày khái quát đặc trưng. .. http://www.lrc-tnu.edu.vn 7 ảnh Cụm từ CBIR được T.Kato đưa ra vào năm 1992 trong quá trình thu thập ảnh một cách tự động từ cơ sở dữ liệu dựa trên biểu diễn màu sắc và hình dạng của ảnh Tee Cheng Siew đã giới thiệu một số đặc trưng nội dung ảnh[ 10]: • Đặc trưng màu sắc: Màu sắc là một đặc trưng nổi bật và được sử dụng phổ biến nhất trong tìm kiếm ảnh theo nội dung Mỗi một điểm ảnh (thông tin màu sắc)... Các đặc trưng trực quan chung gồm màu, kết cấu, và hình dạng trong khi các đặc trưng lĩnh vực cụ thể là phụ thuộc ứng dụng Các đặc trưng lĩnh vực cụ thể bao gồm nhiều tri thức lĩnh vực Nhìn chung, không tồn tại một biểu diễn đơn tốt nhất cho một đặc trưng đã cho Với mọi đặc trưng được cho tồn tại nhiều biểu diễn mô tả đặc trưng từ các tình huống khác nhau 2.1 TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG THEO MÀU ẢNH 2.1.1... như một điểm trong không gian màu sắc ba chiều Các không gian màu sắc thường dùng là: RGB, Munsell, CIE, HSV Tìm kiếm ảnh theo màu sắc tiến hành tính toán biểu đồ màu cho mỗi ảnh để xác định tỉ trọng các điểm ảnh của ảnh mà chứa các giá trị đặc biệt (màu sắc) Các nghiên cứu gần đây đang cố gắng phân vùng ảnh theo các màu sắc khác nhau và tìm mối quan hệ giữa các vùng này • Đặc trưng kết cấu ảnh: Trích. .. với một số ảnh như: Hình 1.4 Hình khó mô tả hơn và khó mô tả được ở mức cao với một số loại ảnh: What? Who? Hình 1.5 Hình khó mô tả bằng trực quan Đây là hạn chế thứ hai trong việc tìm kiếm ảnh theo đặc trưng văn bản đi kèm ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 Hơn nữa, cách gán các nhãn cho mỗi ảnh được thực hiện thủ công, bên cạnh đó ảnh tăng lên ngày một. .. liệu ảnh của Flickr Nó cho phép tìm kiếm ảnh dựa vào độ tương đồng về chủ đề, màu sắc hay kết cấu Hình 1.10 Hình minh hoạ trả về của Tiltomo • Byo Image Search: Tìm kiếm ảnh theo độ tương đồng về màu sắc với mẫu ảnh mà người dùng tải lên từ máy tính hoặc từ một địa chỉ URL Công cụ tìm kiếm Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 này không hỗ trợ tính năng tìm kiếm . khổ một luận văn thạc sỹ em chọn để tài: Tìm hiểu một số phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh và thử nghiệm tìm kiếm ảnh nhằm tìm hiểu kỹ về các kỹ thuật trích chọn đặc trưng của ảnh, nhằm hiểu. CHƢƠNG 1 ĐẶC TRƢNG ẢNH VÀ BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH 3 1.1 Đặt vấn đề 3 1.2 Đặc trưng văn bản đi kèm ảnh và tìm kiếm ảnh theo đặc trưng văn bản đi kèm 4 1.3 Đặc trưng nội dung ảnh và tìm kiếm ảnh theo. khái quát đặc trưng văn bản đi kèm ảnh và đặc trưng nội dung của ảnh, và giới thiệu một số công cụ tìm kiếm dựa vào nội dung ảnh. Phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung đã khắc phục được một phần