Nghiên cứu ứng dụng một số kỹ thuật tra cứu ảnh vào thực tế

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH VÀO THỰC TẾ Mã số: B2007-TN07-04 Chủ nhiệm đề tài: Ths. Nguyễn Văn Tới 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2 MỤC LỤC MỤC LỤC 2 TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ 4 SUMMARY 6 CHƢƠNG 1. MỞ ĐẦU 8 CHƢƠNG 2. CÁC VẤN ĐỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 13 1. Tổng quan về tra cứu ảnh 13 1.1. Vấn đề tra cứu ảnh 13 1.2. Một số phƣơng pháp tra cứu ảnh 14 2. Tra cứu ảnh theo nội dung 16 2.1. Giới thiệu 16 2.2. Mô hình hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung 17 2.3. Các phƣơng pháp mô tả nội dung ảnh 17 2.3.1. Mô tả các đặc điểm màu sắc 18 2.3.2. Mô tả các đặc điểm hình dạng 23 2.3.3. Thông tin về không gian 31 2.4. Đánh giá độ tƣơng tự và xây dựng sơ đồ đánh chỉ số 32 2.4.1. Đánh giá độ tƣơng tự 32 2.4.2. Xây dựng sơ đồ đánh chỉ số 34 2.5. Hiệu năng của hệ thống tra cứu ảnh 37 CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT VÀ HỆ THỐNG THỰC NGHIỆM 40 1. Sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu để tính toán các bins màu trong tra cứu ảnh dựa trên màu sắc [3] 40 1.1. Giới thiệu 40 1.2. Kỹ thuật cơ sở tra cứu ảnh dựa trên màu sắc 40 1.3. Một số kỹ thuật tăng cƣờng kỹ thuật cơ sở đã đƣợc đề xuất 41 1.4. Sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu để tính toán các bins màu 42 1.5. Thực nghiệm 43 1.6. Kết luận và hƣớng nghiên cứu tiếp theo 46 2. Một cách tiếp cận cho CBIR sử dụng thuật toán phân lớp K-Means và đặc trƣng hình dạng dựa trên đa giác [4] 46 2.1. Giới thiệu 46 2.2. Những nghiên cứu liên quan 47 2.3. Trích rút đặc trƣng 47 2.4. Thuật toán phân lớp dữ liệu K-means 48 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 3 2.5. Đặc trƣng hình dạng 49 2.6. Biểu diễn mờ 50 2.7. Thƣớc đo mức độ tƣơng tự giữa các vùng 51 2.8. So sánh các ảnh 52 2.9. Gán trọng số 53 2.10. Thực nghiệm 54 2.11. Kết luận 55 3. Sử dụng đặc tính cục bộ của vùng phục vụ tra cứu ảnh phong cảnh [1] 55 3.1.Giới thiệu 55 3.2.Các nghiên cứu liên quan 56 3.3. Kỹ thuật tra cứu đề xuất 57 3.3.1 Lựa chọn các thuộc tính màu 57 3.3.2 Trích rút và biểu diễn vùng 58 3.3.3 Tính độ tƣơng tự 61 3.4. Kết quả thử nghiệm 61 3.4.1 Môi trƣờng thử nghiệm 61 3.4.2 Các kết quả 61 3.5. Kết luận và hƣớng phát triển 64 4. Áp dụng thuật toán Octrees cho bƣớc lƣợng tử trong quá trình phân đoạn ảnh màu bằng thuật toán Jseg [2] 65 4.1. Giới thiệu 65 4.2. Cải tiến thuật toán JSEG (Thuật toán O-JSEG) 65 4.3. Thực nghiệm 67 4.4. Kết luận 67 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 4 TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ Tên đề tài: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH VÀO THỰC TẾ. Mã số: B2007-TN07-04 Chủ nhiệm đề tài: Ths. Nguyễn Văn Tới Tel: 0912.847077 Email: nvtoi@ictu.edu.vn Cơ quan chủ trì đề tài: Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên Cơ quan và cá nhân phối hợp thực hiện: Viện Công nghệ thông tin Thời gian thực hiện: 01-2007 đến 12-2009 1. Mục tiêu: + Tìm hiểu, tổng hợp, hệ thống lại các phƣơng pháp, kỹ thuật tra cứu ảnh. Qua đó tạo ra một tài liệu có hệ thống về tra cứu ảnh. + Cải tiến một số phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung. + Áp dụng một số phƣơng pháp tra cứu ảnh vào thực tế: để xây dựng thử nghiệm một hệ thống tìm kiếm ảnh. 2. Nội dung chính - Nghiên cứu chuyên đề lý thuyết 1 (Tra cứu ảnh dựa trên màu sắc) - Nghiên cứu chuyên đề lý thuyết 2 (Tra cứu ảnh dựa trên hình dạng) - Thực hiện chuyên đề nghiên cứu thực nghiệm 1 (Cài đặt thử nghiệm phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên màu sắc). - Thực hiện chuyên đề nghiên cứu thực nghiệm 2 (Cài đặt thử nghiệm phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên hình dạng). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 5 - Thực hiện chuyên đề nghiên cứu thực nghiệm 3 (Xây dựng chƣơng trình phần mềm tra cứu ảnh) 3. Kết quả chính đạt đƣợc: - Hoàn thành các chuyên đề nghiên cứu về các vấn đề lý thuyết và thực nghiệm - Đề xuất 01 cải tiến phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên hình dạng [4] - Đề xuất 02 cải tiến phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên màu sắc [1,3] - Đề xuất cải tiến 01 phƣơng pháp phân đoạn ảnh màu [2] - Các cải tiến đƣợc công bố trong 02 công trình khoa học tại Tạp chí Khoa học và công nghệ - Đại học Thái Nguyên [3,4] và một công trình tại Kỷ yếu hội thảo quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông” [1]. - Biên soạn 01 tài liệu tham khảo (lƣu hành nội bộ). - Hƣớng dẫn 02 đề tài NCKH sinh viên năm 2009. - Hƣớng dẫn 02 đồ án tốt nghiệp năm 2007. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 6 SUMMARY Project Title: RESEARCH TO APPLY SOME CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL METHODS TO REALITY. Code Number: B2007-TN07-04 Coordinator: Msc. Nguyễn Văn Tới Implementing Institution: Faculty of Information Technology, Thai Nguyen University Cooperating Institution(s): Institute of Information Technology (IOIT) Duration: from Jan, 2007 to Dec, 2008 1. Objectives: This project researches the fundamentals of image retrieval. We edit a book which is named “Image Retrieval”. Then, we improve color based and shape based image retrieval method. We apply some content based image retrieval method to develop a CBIR system (Photo Explore). 2. Main contents: - Researching the 1 st theoretic subject (color based image retrieval) - Researching the 2 nd theoretic subject (shape based image retrieval) - Researching the 1 st experimental subject (implement color based image retrieval system). - Researching the 2 nd experimental subject (implement shape based image retrieval system). - Researching the 3 rd theoretic subject (Developing Photo Explore system) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 7 3. Results Obtained: - Completed the theoretic and experimental subjects - Improved 01 method of shape based image retrieval - Improved 02 methods of color based image retrieval - Improved 01 method of color image segmentation - The improvings published in proceedings of the national conference and Thai Nguyen University’s Journal of Science and Technology. - Edited “Image retrieval” book. Supervising of 02 scientific research for student projects (2009) and 02 graduate student thesis (2007). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 8 CHƢƠNG 1. MỞ ĐẦU Những năm gần đây, ảnh số ngày càng thu hút đƣợc sự quan tâm của nhiều ngƣời, một phần là do các thiết bị thu nhận ảnh số ngày càng phổ biến và có giá cả phù hợp, cho phép nhiều ngƣời có thể sở hữu và sử dụng. Mặt khác các công nghệ chế tạo thiết bị lƣu trữ luôn đƣợc cải tiến để cho ra đời các thiết bị lƣu trữ có dung lƣợng lớn và giá thành hạ làm cho việc lƣu trữ ảnh dƣới dạng các file trở nên phổ biến. Thêm nữa là sự phát triển của mạng Internet làm cho số lƣợng ảnh số đƣợc đƣa lên lƣu trữ và trao đổi qua Internet là rất lớn. Năm 2006, trên 300 triệu hình ảnh đã đƣợc tải lên Flickr, một trong những cộng đồng chia sẻ hình ảnh lớn nhất trên internet. Con số này cho thấy thực tế là số lƣợng ảnh số đƣợc lƣu giữ trong các cơ sở dữ liệu đang gia tăng nhanh chóng. Tuy nhiên khi số lƣợng ảnh đƣợc lƣu trữ trở nên rất lớn thì vấn đề là phải có những phƣơng pháp tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh tốt cùng với những kỹ thuật tìm kiếm, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ chính xác cao và có hiệu năng tốt. Việc tìm kiếm đƣợc một bức ảnh mong muốn trong hàng triệu bức ảnh thuộc đủ loại chủ đề khác nhau là rất khó khăn. Khi số lƣợng ảnh trong một bộ sƣu tập còn ít, việc nhận diện một bức ảnh hay việc so sánh sự giống và khác nhau giữa nhiều bức ảnh có thể thực hiện đƣợc bằng mắt thƣờng, tuy nhiên khi có số lƣợng rất lớn ảnh thì việc so sánh bằng mắt thƣờng là rất khó khăn, đòi hỏi phải có những phƣơng pháp hiệu quả và chính xác hơn. Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh số có rất nhiều ứng dụng quan trọng. Ví dụ nhƣ trong lĩnh vực ngân hàng việc so sánh chữ ký của khách hàng với mẫu chữ ký đã đƣợc lƣu trữ sẵn có thể thực hiện rất nhanh và chính xác nếu có đƣợc một phần mềm so sánh mẫu chữ ký tốt. Thực tế hiện nay tại các ngân hàng ở Việt nam ngƣời ta vẫn phải sử dụng phƣơng pháp so sánh bằng mắt thƣờng vì việc so sánh chữ ký bằng phần mềm vẫn chƣa thực hiện đƣợc. Một ví dụ khác là bài toán quản lý biểu trƣng (logo) trong lĩnh vực sở hữu trí tuệ. Khi một đơn vị muốn đăng ký logo riêng cho đơn vị của mình thì cơ quan quản lý phải tiến hành đánh giá xem mẫu logo đó đã đƣợc sử dụng hay chƣa hoặc có tƣơng tự với mẫu logo nào đó đang đƣợc sử dụng hay không. Trong trƣờng hợp này nếu sử dụng mắt thƣờng để duyệt thì sẽ tốn rất nhiều thời gian, nếu có các phần mềm cho phép tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 9 có sẵn những biểu trƣng tƣơng tự với biểu trƣng mẫu thì việc đánh giá sự tƣơng tự sẽ dễ dàng hơn nhiều. Trong lĩnh vực khoa học hình sự, nhu cầu so sánh mẫu vân tay, hay tìm kiếm ảnh tội phạm đặt ra những bài toán tra cứu ảnh. Giả sử chúng ta tổ chức quản lý nhân khẩu với thông tin ảnh vân tay của từng ngƣời. Trong một vụ án, nhân viên điều tra thu thập đƣợc mẫu vân tay trên hiện trƣờng, khi đó ngƣời ta cần tìm xem mẫu vân tay đó khớp với vân tay của ai trong hàng chục triệu hình ảnh vân tay trong cơ sở dữ liệu. Nếu có phần mềm thực hiện chính xác, nhanh chóng điều này thì giúp ích rất nhiều cho công tác điều tra. Một ví dụ nữa là trong lĩnh vực bảo tồn, bảo tàng, vấn đề lƣu trữ và tra cứu ảnh số có vai trò ngày càng quan trọng. Ảnh của các tác phẩm hội hoạ, điêu khắc hoặc các cổ vật đƣợc lƣu trữ dƣới dạng các file ảnh sẽ đảm bảo đƣợc chất lƣợng tốt hơn, thời gian lƣu trữ lâu dài hơn và việc trao đổi hay giới thiệu với công chúng cũng dễ dàng hơn. Bài toán tra cứu cổ vật xuất phát từ một thực tế của ngành bảo tồn, bảo tàng là khi sƣu tầm đƣợc một cổ vật mới, ngƣời ta cần xác định hàng loạt các thuộc tính nhƣ niên đại, chất liệu, nguồn gốc và có thể là chủ sở hữu của cổ vật đó. Nếu có đƣợc sự trợ giúp của phần mềm tra cứu ảnh phù hợp thì ngƣời ta có thể dễ dàng xác định xem mẫu cổ vật đó đã đƣợc lƣu trữ trong cơ sở dữ liệu nào hay chƣa, có những loại cổ vật nào tƣơng tự với nó trong kho tàng cổ vật của thế giới và phần mềm có thể đƣa ra ảnh của các loại cổ vật có màu sắc, hình dạng, hoa văn tƣơng tự với cổ vật vừa tìm thấy. Những thông tin này sẽ giúp ích rất nhiều cho các chuyên gia trong quá trình phân loại, kiểm chứng một cổ vật. Đã có một số hệ thống tra cứu ảnh nổi tiếng nhƣ QBIC (IBM), Virage (Virage Inc.), Photobook (MIT), VisualSEEK (Columbia University) [21, 41, 36, 13, 16]. Trƣớc năm 1990, ngƣời ta thƣờng sử dụng phƣơng pháp tra cứu ảnh theo văn bản (Text Based Image Retrieval). Theo cách này ngƣời ta sẽ gán cho mỗi bức ảnh một lời chú thích phù hợp với nội dung hoặc một đặc điểm nào đó của ảnh, sau đó việc tra cứu ảnh đƣợc thực hiện dựa trên những lời chú thích này. Phƣơng pháp này khá đơn giản, tuy nhiên lại không thể áp dụng để tra cứu các cơ sở dữ liệu ảnh có số lƣợng ảnh lớn và kết quả tra cứu thì mang tính chủ quan và cảm ngữ cảnh [21,5]. Bởi vì các kỹ thuật tra cứu dựa trên văn bản chỉ có thể đƣợc áp dụng khi hình ảnh đã đƣợc Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 10 mô tả. Việc tự động hiểu nội dung một bức tranh theo cách của con ngƣời là một công việc rất khó. Vấn đề này đƣợc gọi là lỗ hổng ngữ nghĩa (semantic gap)[56]. Một trong những phƣơng pháp đƣợc nhiều ngƣời quan tâm nghiên cứu hiện nay là phƣơng pháp “Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content Based Image Retrieval). Ý tƣởng phƣơng pháp này là trích chọn các đặc điểm dựa vào nội dung trực quan của ảnh nhƣ màu sắc, kết cấu, hình dạng và bố cục không gian của ảnh để làm cơ sở cho việc tra cứu, sắp xếp, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh [21, 41, 8]. Đề tài này tập trung nghiên cứu phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên màu sắc và tra cứu ảnh dựa trên hình dạng. Phần còn lại trong chƣơng này, chúng tôi giới thiệu một số nghiên cứu liên quan và hƣớng nghiên cứu của chúng tôi. Cuối chƣơng, chúng tôi giới thiệu về các cộng tác viên và đóng góp của họ. Kỹ thuật tra cứu ảnh trên cơ sở màu cơ bản có nhiều hạn chế. Hạn chế thứ nhất của kỹ thuật cơ sở là không sử dụng tính tƣơng đồng giữa các màu. Khi đó, hai ảnh với màu cảm nhận tƣơng đồng nhƣng không có màu chung thì khoảng cách của chúng sẽ lớn, có thể là cực đại. Với hạn chế thứ nhất này, một số tác giả đã đƣa ra những cách khắc phục nhƣ: Niblack [26] đƣa ra thƣớc đo mức độ giống nhau trong đó quan tâm đến đóng góp các màu cảm nhận tƣơng tự. Chan [12] đề xuất kỹ thuật tính toán khoảng cách màu trong đó các giá trị biểu đồ màu đƣợc điều chỉnh trên cơ sở mức độ tƣơng tự màu. Lu và Phillips [24] đƣa ra hƣớng tiếp cận sử dụng biểu đồ trọng số cảm nhận (PWH – perceptually weighted histogram). Hạn chế thứ hai là không sử dụng quan hệ không gian giữa các pixel. Để giải quyết vấn đề này, Lu và Phillips [24] đƣa ra hƣớng tiếp cận là tách màu nền khỏi màu cận cảnh (phân đoạn ảnh) sau đó biểu đồ màu nền và biểu đồ màu cận cảnh đƣợc tính toán và sử dụng. Hạn chế thứ ba là không gian màu lựa chọn đƣợc lƣợng tử hóa đồng nhất mặc dù các màu điểm ảnh không phân bổ đồng nhất trong không gian màu. Wan và Kuo [52] đƣa ra giải pháp lƣợng tử hóa màu không đồng nhất. Để khắc phục những nhƣợc điểm của phƣơng pháp cơ sở, hƣớng tiếp cận lựa chọn không gian màu thích hợp cũng đã đƣợc đề cập. Trong đề tài này, chúng tôi đƣa ra một hƣớng tiếp cận khác nhằm khắc phục hạn chế thứ nhất và hạn chế thứ ba nêu trên của kỹ thuật cơ sở. Hƣớng tiếp cận mà chúng tôi đƣa ra là cải tiến việc tính toán các bins màu bằng cách sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu. Nhƣ đã trình bày trên đây, kỹ thuật tra cứu cơ sở dựa trên lƣợc đồ màu chƣa tận dụng đƣợc các đặc tính cục bộ của vùng của ảnh nhƣ màu và không gian. Đề tài [...]...11 này còn đề cập đến kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào các đặc tính cục bộ của vùng áp dụng trong tra cứu các ảnh phong cảnh Trong [32] đã phát triển kỹ thuật đối sánh cặp màu để mô hình các đƣờng bao đối tƣợng phân biệt Chua và cộng sự [16] đã mở rộng kỹ thuật cặp màu để thực hiện tra cứu các ảnh đã đƣợc phân đoạn Các hạn chế trong nhiều kỹ thuật tra cứu dựa vào màu hiện có [32-30] bao gồm:... nhà nghiên cứu [21,5] 1.2 Một số phƣơng pháp tra cứu ảnh Các phƣơng pháp tra cứu ảnh đƣợc sử dụng đầu tiên không dựa trên các đặc điểm trực quan của ảnh mà dựa trên các chú thích bằng lời của các bức ảnh, đầu tiên ngƣời ta gán cho mỗi ảnh một câu chú thích bằng lời (text) dựa trên một đặc điểm nào đó của ảnh, sau đó sử dụng các kỹ thuật tìm kiếm văn bản thông thƣờng để tìm kiếm ảnh Phƣơng pháp tra cứu. .. kết quả nghiên cứu của đề tài này Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 13 CHƢƠNG 2 CÁC VẤN ĐỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 1 Tổng quan về tra cứu ảnh 1.1 Vấn đề tra cứu ảnh Tra cứu ảnh là một quá trình tìm kiếm trong một cơ sở dữ liệu ảnh những ảnh thoả mãn một yêu cầu nào đó Ví dụ, ngƣời sử dụng có thể tìm kiếm tất cả các ảnh về chủ đề về biển trong một cơ sở dữ liệu ảnh hoặc một ngƣời... nhà nghiên cứu và phát triển Những kỹ thuật tra cứu ảnh số đã đƣợc nghiên cứu từ cuối những năm 70 của thế kỷ 20 Năm 1979 một cuộc hội thảo chuyên đề về "Các kỹ thuật tổ chức cơ sở dữ liệu cho các ứng dụng đồ hoạ" đƣợc tổ chức ở thành phố Florence, Italia Từ đó Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 14 đến nay, khả năng ứng dụng cao của các kỹ thuật quản lý cơ sở dữ liệu ảnh. .. nghĩa của một đối tƣợng ảnh Vì vậy ngƣời ta đã đƣa ra một số cách tiếp cận mới phát triển phƣơng pháp tra cứu ảnh theo nội dung thành các phƣơng pháp tra cứu ảnh theo đồ thị [39] hay tra cứu ảnh theo bản thể [20] Đầu những năm 1990, do sự phát triển của Internet và các công nghệ ảnh số tiên tiến, số lƣợng ảnh số trong các lĩnh vực khoa học, giáo dục, y tế, công nghiệp đƣợc tung ra cho ngƣời sử dụng truy... pháp tra cứu ảnh khác nhƣ tra cứu ảnh theo nhận thức (Perception based image retrieval), tra cứu ảnh theo phân đoạn (Segment based image retrieval), tra cứu ảnh theo đồ thị (Graph based image retrieval), tra cứu ảnh theo bản thể (Ontology based image retrieval) Tuy nhiên phần lớn trong số các phƣơng pháp đó lại sử dụng các nguyên tắc cơ bản của tra cứu ảnh theo nội dung 2 Tra cứu ảnh theo nội dung 2.1... giữa một ảnh mẫu và các ảnh trong một cơ sở dữ liệu và do đó kết quả của sự tra cứu không chỉ trả về một tấm ảnh mà nó trả về một danh sách các ảnh đƣợc xếp hạng dựa trên độ tƣơng tự với ảnh mẫu Ngƣời ta đã phát triển nhiều phƣơng pháp đánh giá độ tƣơng tự áp dụng cho việc tra cứu ảnh Phƣơng pháp đánh giá độ tƣơng tự có ảnh hƣởng rất lớn đến hiệu năng của hệ thống tra cứu ảnh Ký hiệu D(I,J) là số đo... ảnh hoặc một ngƣời sử dụng khác lại muốn phân loại cơ sở ảnh của mình thành các bộ sƣu tập có chủ đề khác nhau Một ví dụ khác về tra cứu ảnh là một ngƣời muốn tìm tất cả các ảnh tƣơng tự với một bức ảnh mẫu nào đó trong một cơ sở dữ liệu ảnh ? Holiday? Hình 2.1: Vấn đề tra cứu ảnh Vấn đề tra cứu ảnh đã đƣợc nhìn nhận rộng rãi và việc tìm kiếm các giải pháp cho vấn đề này trở thành một lĩnh vực rất sôi... ảnh đó Tất cả các nhà nghiên cứu từ các lĩnh vực khác nhau nhƣ thị giác máy tính (computer vision), quản lý cơ sở dữ liệu, giao diện ngƣời-máy và tra cứu thông tin đã nhận thấy đây là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn [21,5] Từ đó đến nay, những công trình nghiên cứu về tra cứu ảnh theo nội dung đƣợc triển khai rất nhiều [38] Từ năm 1997 những kết quả nghiên cứu về tra cứu ảnh theo nội dung nhƣ các kỹ. .. Tạo hƣớng dẫn) đã tham gia vào việc nghiên cứu sử dụng các đặc trƣng cục bộ của vùng phục vụ tra cứu ảnh phong cảnh; sinh viên thực tập Dominic Mai đã tham gia nghiên cứu cải tiến và triển khai cài đặt thử nghiệm hƣớng tiếp cận tra cứu ảnh dựa vào hình dạng; nhóm sinh viên Đồng Văn Thái, Nguyễn Thị Thanh Mai lớp K4B đã và đang phát triển phần mềm tra cứu ảnh trong nội dung thực hiện đề tài NCKH sinh . thống về tra cứu ảnh. + Cải tiến một số phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung. + Áp dụng một số phƣơng pháp tra cứu ảnh vào thực tế: để xây dựng thử nghiệm một hệ thống tìm kiếm ảnh. 2 ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH VÀO THỰC TẾ Mã số: B2007-TN07-04 Chủ nhiệm đề tài: Ths. Nguyễn Văn Tới 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học. dung chính - Nghiên cứu chuyên đề lý thuyết 1 (Tra cứu ảnh dựa trên màu sắc) - Nghiên cứu chuyên đề lý thuyết 2 (Tra cứu ảnh dựa trên hình dạng) - Thực hiện chuyên đề nghiên cứu thực nghiệm