Tìm hiểu hệ suy diễn mờ ứng dụng hệ suy diễn mờ trong bài toán phân lớp dữ liệu

MỤC LỤC MỤC LỤC MỞ ĐẦU PHỤ LỤC CHƯƠNG CÁC PHƯƠNG PHÁP TRUY TÌM ẢNH .9 1.1 Vấn đề tra cứu ảnh 1.2.2 Truy tìm ảnh theo nội dung 10 1.2.3 Tra cứu ảnh theo thể 11 1.2.4 Tra cứu ảnh theo đồ thị ngữ nghĩa 11 1.3 Tra cứu ảnh theo nội dung .12 1.3.1 Mô hình hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung .12 1.3.2 Các phương pháp mô tả nội dung ảnh 13 1.3.2.1 Mô tả đặc trưng màu sắc 14 1.3.2.2 Mô tả đặc trưng kết cấu 14 1.3.2.3 Mô tả đặc trưng hình dạng 15 1.3.2.4 Thông tin không gian 16 1.3.3 Đánh giá độ tương tự xây dựng sơ đồ đánh số 16 1.3.3.1 Đánh giá độ tương tự 16 1.3.3.2 Xây dựng sơ đồ đánh số 18 1.3.4 Tương tác với người sử dụng 19 1.3.4.1 Đặc tả truy vấn 20 1.3.4.2 Xử lý phản hồi .20 1.3.5 Hiệu hệ thống tra cứu ảnh 21 1.4 Một số hệ thống tìm kiếm ảnh 22 1.5 Kết luận 25 2.2.2 Một số đặc tính vật lí đặc biệt màu sắc 26 1|Page 2.3 Một số hệ màu thông dụng 28 2.3.1 Hệ màu chuẩn RGB 28 2.3.2 Hệ màu CMY 29 2.3.3 Hệ màu YIQ 30 2.3.4.Hệ màu L*a*b 30 2.3.5.Hệ màu HSI .31 2.4.Các đặc trưng màu sắc 34 2.4.1.Lược đồ màu(Histogram) 34 2.4.2.Véc tơ liên kết màu 38 2.4.3.Độ đo 39 2.4.3.1.Khái niệm .39 2.4.3.2.Một số độ đo thông dụng 39 Độ đo khoảng cách Min – Max 39 Độ đo khoảng cách Euclid 40 2.4.4.Một số phương pháp tìm kiếm ảnh theo màu sắc 40 2.4.4.1.Tìm kiếm theo lược đồ màu toàn cục dựa ảnh mẫu .40 2.4.4.2.Tìm kiếm theo tỉ lệ phần trăm màu sắc 41 2.4.4.3.Tìm kiếm theo màu định dạng lưới 41 2.4.4.4.Tìm kiếm toàn cục theo dạng so sánh lưới dựa ảnh mẫu .42 CHƯƠNG : CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN TÌM KIẾM ẢNH THEO MÀU SẮC .43 3.1 Thiết kế giao diện .43 3.2 Cài đặt chương trình 44 3.2.1 Các bước thực 44 3.2.2 Thuật toán .45 3.2.4 Hướng dẫn sử dụng chương trình 47 3.3 Giao diện 47 2|Page 3.4 Thử nghiệm cài đặt 53 3|Page MỞ ĐẦU Những năm gần đây, ảnh số ngày thu hút quan tâm nhiều người, phần thiết bị thu nhận ảnh số ngày phổ biến có giá phù hợp, cho phép nhiều người sở hữu sử dụng Mặt khác công nghệ chế tạo thiết bị lưu trữ cải tiến đời thiết bị lưu trữ có dung lượng lớn giá thành hạ làm cho việc lưu trữ ảnh dạng file trở nên phổ biến Thêm phát triển mạng Internet làm cho số lượng ảnh số đưa lên lưu trữ trao đổi qua Internet lớn Năm 2006, 300 triệu hình ảnh tải lên Flickr, cộng đồng chia sẻ hình ảnh lớn internet Con số cho thấy thực tế số lượng ảnh số lưu giữ sở liệu gia tăng nhanh chóng Tuy nhiên số lượng ảnh lưu trữ trở nên lớn vấn đề phải có phương pháp tổ chức sở liệu ảnh tốt với kỹ thuật tìm kiếm, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ xác cao có hiệu tốt Việc tìm kiếm ảnh mong muốn hàng triệu ảnh thuộc đủ loại chủ đề khác khó khăn Khi số lượng ảnh sưu tập ít, việc nhận diện ảnh hay việc so sánh giống khác nhiều ảnh thực mắt thường, nhiên có số lượng lớn ảnh việc so sánh mắt thường khó khăn, đòi hỏi phải có phương pháp hiệu xác Trong thực tế, toán tra cứu ảnh số có nhiều ứng dụng quan trọng Ví dụ lĩnh vực ngân hàng việc so sánh chữ ký khách hàng với mẫu chữ ký lưu trữ sẵn thực nhanh xác có phần mềm so sánh mẫu chữ ký tốt Thực tế ngân hàng Việt nam người ta phải sử dụng phương pháp so sánh mắt thường việc so sánh chữ ký phần mềm chưa thực Một ví dụ khác toán quản lý biểu trưng (logo) lĩnh vực sở hữu trí tuệ Khi đơn vị muốn đăng ký logo riêng cho đơn vị quan quản lý phải tiến hành đánh giá xem mẫu logo sử dụng hay chưa có tương tự với mẫu logo sử dụng hay không Trong trường hợp sử dụng mắt 4|Page thường để duyệt tốn nhiều thời gian, có phần mềm cho phép tìm kiếm sở liệu ảnh có sẵn biểu trưng tương tự với biểu trưng mẫu việc đánh giá tương tự dễ dàng nhiều Trong lĩnh vực khoa học hình sự, nhu cầu so sánh mẫu vân tay, hay tìm tìm kiếm ảnh tội phạm đặt toán tra cứu ảnh Giả sử tổ chức quản lý nhân với thông tin ảnh vân tay người Trong vụ án, nhân viên điều tra thu thập mẫu vân tay trường, người ta cần tìm xem mẫu vân tay khớp với vân tay hàng chục triệu hình ảnh vân tay sở liệu Nếu có phần mềm thực xác, nhanh chóng điều giúp ích nhiều cho công tác điều tra Trước năm 1990, người ta thường sử dụng phương pháp tra cứu ảnh theo từ khóa (Text Based Image Retrieval) Theo cách người ta gán cho ảnh lời thích hay từ khóa phù hợp với nội dung đặc điểm ảnh, sau việc tra cứu ảnh thực dựa từ khóa Phương pháp đơn giản, nhiên lại áp dụng để tra cứu sở liệu ảnh có số lượng ảnh lớn kết tra cứu mang tính chủ quan cảm ngữ cảnh Bởi kỹ thuật tra cứu dựa từ khóa áp dụng hình ảnh mô tả Thật không may, việc tự động hiểu nội dung tranh theo cách người công việc khó Vấn đề gọi lỗ hổng ngữ nghĩa (semantic gap) Một trở ngại nghiêm trọng khác phương pháp cần phải có nhân viên đào tạo tốt không để giải thích từ khoá với hình ảnh (có thể chiếm vài phút ảnh vài năm sở liệu ảnh lớn) mà phải lựa chọn từ khoá thích hợp cho việc tra cứu ảnh Sự giải thích thủ công tiêu phí nhiều thời gian công sức phụ thuộc vào cảm nhận chủ quan người Ví dụ với nội dung ảnh với người khác (ngay họ đào tạo tốt) cảm nhận nội dung trực quan ảnh khác Sự cảm nhận chủ quan giải thích không xác dẫn tới đối sánh không cân xứng trình tra cứu Hơn nữa, hệ thống dựa từ khoá khó để thay đổi sau Do cần phải có phương pháp để vượt qua hạn chế 5|Page Một phương pháp nhiều người quan tâm nghiên cứu phương pháp “Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content Based Image Retrieval) Phương pháp khám phá nhóm nhà nghiên cứu công ty thương mại giới.Ý tưởng phương pháp trích chọn đặc điểm dựa vào nội dung trực quan ảnh màu sắc, kết cấu, hình dạng bố cục không gian ảnh để làm sở cho việc tra cứu, xếp, tổ chức sở liệu ảnh Cho ảnh truy vấn, hệ thống tra cứu ảnh dựa nội dung tìm kiếm sở liệu ảnh tương tự với ảnh truy vấn Trong tình định, tất hình ảnh sở liệu chia nhỏ thành điểm ảnh, xử lý để trích chọn đặc điểm mô tả nội dung ảnh Việc thực cách tự động hình ảnh đưa vào sở liệu Quá trình xử lý gán cho hình ảnh tập ký hiệu nhận dạng sử dụng hệ thống giai đoạn đối sánh để tra cứu ảnh có liên quan Những kí hiệu mô tả lưu trữ sở liệu cho phép tra cứu cách hiệu giai đoạn sau Tiếp theo, ảnh truy vấn gửi tới giai đoạn đối sánh Việc sử dụng thủ tục tương tự áp dụng sở liệu, đặc điểm ảnh truy vấn trích chọn Sau việc tra cứu ảnh thực kỹ thuật đối sánh, so sánh đặc điểm ký hiệu nhận dạng ảnh truy vấn với đặc điểm ký hiệu nhận dạng ảnh sở liệu Kỹ thuật đối sánh bổ xung mẫu tra cứu nhận thông qua độ đo tương tự lựa chọn Sau ảnh sở liệu xếp thông qua tương tự chúng ảnh truy vấn ảnh có hạng cao ảnh tra cứu Việc mô tả cách hiệu thông tin trực quan ảnh việc đo độ tương tự ảnh mô tả đặc điểm tính toán trước hai bước quan trọng tra cứu ảnh dựa nội dụng Một số hệ thống tra cứu ảnh tiếng QBIC (IBM), Virage (Virage Inc.), Photobook (MIT), VisualSEEK (Columbia University) áp dụng thành công phương pháp tra cứu 6|Page Trong đồ àn này, em tập trung vào số đặc điểm cụ thể, đặc biệt đặc điểm dựa màu sắc tổng thể cục bộ, phân đoạn tìm vùng ảnh cho tra cứu ảnh nói chung cho tra cứu ảnh dựa nội dung nói riêng Đồ án xây dựng dựa kiến thức mà em tìm hiểu số đặc trưng tra cứu ảnh theo nội dung : màu sắc, kết cấu, hình dạng thực đợt thực tập chuyên ngành thực tập tốt nghiệp lần trước Phương pháp tra cứu ảnh theo vùng nghiên cứu tìm hiểu để khắc phục số nhược điểm phương pháp tra cứu ảnh theo màu sắc kết cấu toàn cục Với lý trình bày em xây dựng đồ án:”Tìm hiểu phương pháp truy tìm ảnh cài đặt thuật toán truy tìm ảnh dựa theo màu sắc” Nội dung đồ án nhằm giới thiệu sở lý thuyết số phương pháp truy tìm ảnh, truy tìm ảnh theo từ khóa, tra cứu ảnh theo nội dung Trong sâu vào giới thiệu phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung với đặc trưng màu sắc ảnh Trên sở tìm hiểu tiến hành cài đặt thử nghiệm phương pháp tra cứu ảnh theo vùng dựa biểu đồ màu sử dụng độ đo màu sắc : Cho phép đọc vào ảnh tìm kiếm ảnh tương tự với ảnh truy vấn tập hợp ảnh cho trước theo đặc trưng màu sắc ảnh 7|Page PHỤ LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Vấn đề tra cứu ảnh Hình 1.3.1 Mô hình hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung Hình 2.3.1 Hệ màu RGB Hình 2.3.2 Hệ màu CMY Hình 2.3.5.1: màu sắc HIS Hình 2.3.5.2 Hệ màu HSI Hình 2.3.5.3.Sự thay đổi cường độ sáng hệ màu HSI Hình 2.3.5.4 Màu đỏ thể liên kết màu ảnh Hình 3.3.1 Giao diện tên đề tài Hình 3.3.2 : Giao diện Hình 3.2.3 chọn ảnh gốc từ máy tính Hình 3.2.4 Chọn forder chứa ảnh Hình 3.2.5 Chọn file ảnh cần tìm kiếm Hình 3.2.6 Nhập độ chênh lệch chọn độ đo Hình 3.2.7 Kết Hình 3.2.8 Kết Hình 3.3.1 CSDL ảnh Hình 3.3.2 ảnh truy vấn Hình 3.3.3 Kết với độ đo min-max Hình 3.3.4 Kết với độ đo Euclid Hinh 3.3.8 : Kết Hình 3.3.9 Kết 8|Page CHƯƠNG CÁC PHƯƠNG PHÁP TRUY TÌM ẢNH 1.1 Vấn đề tra cứu ảnh Tra cứu ảnh trình tìm kiếm sở liệu ảnh ảnh thoả mãn yêu cầu Ví dụ, người sử dụng tìm kiếm tất ảnh chủ đề biển sở liệu ảnh người sử dụng khác lại muốn phân loại sở ảnh thành sưu tập có chủ đề khác Một ví dụ khác tra cứu ảnh người muốn tìm tất ảnh tương tự với ảnh truy vấn sở liệu ảnh ? Holiday? Hình 2.1: Vấn đề tra cứu ảnh Vấn đề tra cứu ảnh nhìn nhận rộng rãi việc tìm kiếm giải pháp cho vấn đề trở thành lĩnh vực sôi động, thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu phát triển 9|Page 1.2 Các phương pháp truy tìm ảnh 1.2.1 Truy tìm ảnh theo từ khóa Phương pháp tra cứu ảnh dựa từ khóa sử dụng kỹ thuật sở liệu truyền thống để quản lý ảnh Đầu tiên người ta gán cho ảnh câu thích lời (text) dựa đặc điểm ảnh, sau sử dụng kỹ thuật tìm kiếm từ khóa thông thường để tìm kiếm ảnh Dựa vào lời thích, người ta tổ chức sở liệu ảnh phân lớp theo chủ đề hay theo ngữ nghĩa việc duyệt sở liệu ảnh dựa truy vấn kiểu Bool thông thường Do việc xây dựng thuật toán có khả tự động sinh thích cho sở liệu ảnh có nhiều chủ đề khó khăn nên nói chung hệ thống tra cứu ảnh kiểu yêu cầu phải thích ảnh cách thủ công thực tế việc thích ảnh tốn nhiều công sức quan trọng mang tính chủ quan, bị ảnh hưởng hoàn cảnh thường không đầy đủ 1.2.2 Truy tìm ảnh theo nội dung Phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung đời khắc phục nhược điểm phương pháp từ khoá Nội dung phương pháp dựa tương tự đặc điểm trực quan ảnh màu sắc, hình dạng, kết cấu hay bố cục không gian ảnh để phân loại, xếp ảnh sở liệu ảnh Tuy nhiên đặc điểm mà phương pháp trích chọn để tra cứu đặc điểm mức thấp, chưa phản ánh nội dung mang tính ngữ nghĩa đối tượng ảnh Vì người ta đưa số cách tiếp cận phát triển phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung thành phương pháp tra cứu ảnh theo đồ thị hay tra cứu ảnh theo thể … Tra cứu ảnh theo nội dung gồm có :  Tra cứu ảnh theo màu sắc  Tra cứu ảnh theo hình dạng  Tra cứu ảnh theo vân 10 | P a g e } } listViewKetQua.Items.Add(item, i); listViewKetQua.View = View.LargeIcon; i += 1; }  Tìm kiếm theo độ đo Euclid private void timeclid() { if (files == null) files = Directory.GetFiles(txtpath.Text, "*.jpg", SearchOption.TopDirectoryOnly); foreach (var item in files) { double tongKhoangCach = 0; var anhChon = new Bitmap(item); bitAnhChon = new Bitmap(anhChon, w, h); for (int x = 0; x < w; x++) { for (int y = 0; y < h; y++) { double sum1 = red[x, y] + green[x, y] + blue[x, y]; double sum2 = bitAnhChon.GetPixel(x, y).R + bitAnhChon.GetPixel(x, y).G + bitAnhChon.GetPixel(x, y).B; var s12 = sum1 * sum1; var s22 = sum2 * sum2; if (s12 > s22) { tongKhoangCach += Math.Sqrt(s12 - s22); } else { tongKhoangCach += Math.Sqrt(s22 - s12); } } } var t = tongKhoangCach; tongKhoangCach = tongKhoangCach / 30000; if (tongKhoangCach [...]... trường hợp ví dụ biểu diễn bằng metaphor của một trình duyệt hệ thống file trong đó các lớp tương ứng với các thư mục và các trường hợp ví dụ tương ứng với các file Duyệt ngữ nghĩa: Sau khi tìm kiếm được tâm điểm chú ý là một ảnh nào đó, mô hình bản thể ngữ nghĩa cùng với dữ liệu ảnh ví dụ có thể được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa ảnh được lựa chọn và các ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh Các ảnh này... thống truy tìm ảnh được xây dựng trên cơ sở lựa chọn 1 trong những cách tiếp cận sau     Tìm kiếm dựa trên nội dung ảnh mẫu Tìm kiếm dựa trên sự phác thảo Tìm kiếm dựa trên từ khóa hay lời chú thích Tìm kiếm theo sự phân loại ảnh Trong thực tế ,để đáp ứng được nhu cầu của người sử dụng ,cần thiết phải xem xét để mở rộng thêm các cách tiếp cận khác nữa Một số hệ thống truy tìm ảnh đang được sử dụng hiện... theo nội dung Người sử dụng Phản hồi thích hợp Tạo truy vấn Mô tả nội dung Các vecto đặc trưng Tra cứu và đánh chỉ số đặc Cơ sở dữ liệu ảnh Mô tả nội dung Cơ sở dữ liệu đặc trưng trưng Đầu ra Đánh giá độ tương tự Kết quả tra cứu Hình 1.3.1: Mô hình hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung Trong mô hình này, người sử dụng sẽ tạo truy vấn bằng cách chọn một ảnh truy vấn trong một cơ sở dữ liệu ảnh cho trước hoặc... không gian màu YUV được phân thành các không gian màu riêng tuỳ vào ứng dụng 2.3 Một số hệ màu thông dụng 2.3.1 Hệ màu chuẩn RGB Ba màu RGB( RED-GREEN-BLUE) là ba màu cơ bản được dùng để mã hóa hệ thống đồ hoạ phân biệt được khoảng 16 triệu màu Tuy nhiên, việc mã hoá này sẽ không thể hiện được tất cả các sự khác biệt về màu sắc trong thế giới thực.RGB sử dụng 3 byte để biểu diễn, mỗi điểm ảnh RGB gồm... C=1-R, M=1-G, Y=1-B Hệ thống màu này đường như là một sự đảo ngược của hệ thống màu GRB Đặc tính khá đơn giản và được ứng dụng nhiều trong thực tế Tuy nhiên, cũng như RGB, CMY cúng có hạn chế đó là màu sắc được mã hoá trong hệ màu này khác với màu sắc được con người cảm nhận Do vậy không phù hợp với việc tìm kiếm ảnh Hình 2.3.2 Hệ màu CMY 29 | P a g e 2.3.3 Hệ màu YIQ Là sự biến thể của hệ RGB bằng cách... Các hình dạng tương tự phải có đại diện tương tự sao cho truy tìm thực hiện được trên cơ sở khoảng cách giữa các đại diện hình dạng Trong quá trình truy tìm, người sử dụng chọn ảnh thí dụ hay phác họa hình dạng mà họ quan tâm Sau đó nhập vào hệ thống tìm kiếm Hệ thống truy tìm ảnh có các hình dạng tương tự sau đó trình diễn cho người sử dụng theo tính tương đồng giảm dần 1.3.2.4 Thông tin về không... bộ cơ sở dữ liệu dựa theo thể loại của ảnh Để làm được điều này thì các ảnh trong cơ sở dữ liệu phải được phân loại thành các thể loại khác nhau dựa vào nội dung ngữ nghĩa hoặc nội dung trực quan Truy vấn theo khái niệm là tra cứu ảnh dựa trên các mô tả mang tính khái niệm gắn với mỗi ảnh trong cơ sở dữ liệu Truy vấn dựa theo hình vẽ phác hoạ và truy vấn dựa theo ảnh truy vấn là người sử dụng phải... nằm trong dữ liệu ảnh Do đó , truy tìm ảnh dựa trên nội dung đã trở thành một phạm vi nghiên cứu được nhiều người quan tâm Có nhiều cách tiếp cận xây dựng hệ thống truy tìm ảnh dựa trên nội dung được các nhà nghiên cứu đề xuất đã được thực hiện và đang được áp dụng trong thực tiễn Việc lựa chọn cách tiếp cận nào thích hợp cho mục đích người sử dụng không còn là một việc đơn giản nữa Hầu hết các hệ. .. ảnh theo nội dung sử dụng các nội dung trực quan của ảnh như màu sắc, hình dạng, kết cấu và phân bố không gian Trong một hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung điển hình ,các nội dung trực quan của ảnh được trích chọn và mô tả bằng những véc tơ đặc trưng nhiều chiều Tập hợp các vec tơ đặc trưng của các ảnh trong một cơ sở dữ liệu ảnh tạo thành cơ sở dữ liệu đặc trưng 1.3.1 Mô hình hệ thống tra cứu ảnh... ) QBIC là hệ thống truy tìm ảnh dựa trên sự phác thảo Người sử dụng xây dựng một phác thảo, vẽ ra và lựa chọn màu cùng các mẫu kết nối Các đặc trưng màu sử dụng trong QBIC là giá trị màu trung bình của không gian RGB QBIC là một trong các hệ thống dùng chỉ mục đặc trưng nhiều chiều dựa trên cấu trúc R*-Tree và là hệ thống đàu tiên có cách tiếp cận truy tìm ảnh dựa trên nội dung được áp dụng vào thực ... TRUY TÌM ẢNH 1.1 Vấn đề tra cứu ảnh Tra cứu ảnh trình tìm kiếm sở liệu ảnh ảnh thoả mãn yêu cầu Ví dụ, người sử dụng tìm kiếm tất ảnh chủ đề biển sở liệu ảnh người sử dụng khác lại muốn phân. .. phương pháp phân chia tốt phân đoạn ảnh thành vùng đồng dựa vào tiêu chí sử dụng thuật toán phân đoạn ảnh nghiên cứu áp dụng ngành thị giác máy tính Một cách phức tạp để phân chia ảnh thực phân chia... cho truy tìm thực sở khoảng cách đại diện hình dạng Trong trình truy tìm, người sử dụng chọn ảnh thí dụ hay phác họa hình dạng mà họ quan tâm Sau nhập vào hệ thống tìm kiếm Hệ thống truy tìm ảnh