THIẾT KẾ HỆ THỐNG TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP VÀ ĐẶC TRƯNG CẤP CAO

Header Page of 161 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC W X NGUYỄN BÁ CÔNG NGUYỄN HỮU ĐỨC THIẾT KẾ HỆ THỐNG TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP VÀ ĐẶC TRƯNG CẤP CAO LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC Tp Hồ Chí Minh –Năm 2005 Footer Page of 161 Header Page of 161 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC W X NGUYỄN BÁ CÔNG -0112127 NGUYỄN HỮU ĐỨC -0112168 THIẾT KẾ HỆ THỐNG TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP VÀ ĐẶC TRƯNG CẤP CAO LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC Giảng viên hướng dẫn Ths – Lý Quốc Ngọc Tp Hồ Chí Minh –Năm 2005 Footer Page of 161 thống3truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 Lời cảm ơn Đầu tiên chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Thầy Lý Quốc Ngọc, người tận tình hướng dẫn, động viên giúp đỡ chúng em suốt thời gian qua Nếu lời dẫn, tài liệu, lời động viên khích lệ Thầy luận văn khó lòng hòan thiện Một lần chúng em xin tỏ lòng biết ơn Thầy Cũng xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè ngừơi thân ủng hộ động viên tinh thần chúng em để luận văn hòan thành Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy cô khoa Công nghệ thông tin tận tình bảo giúp đỡ chúng em suốt thời gian chúng em học đại học suốt trình chúng em làm luận văn Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2005 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức i thống4truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 Lời mở đầu Cùng với mở rộng multimedia, với khối lượng hình ảnh phim lưu trữ ngày lớn, với phát triển vượt bậc thiết bị Điện Tử, Tin Học Viễn Thông thu hút ngày nhiều chuyên gia vào nghiên cứu công cụ cung cấp cho việc lấy thông tin liệu ảnh từ nội dung chúng Hiện giới việc truy tìm ảnh bước sang thời kỳ mới, thời kỳ truy tìm ảnh dựa vào nội dung Việc truy tìm liệu hình ảnh dựa vào nội dung ảnh ngày phát triển mạnh mẽ, khắc phục khuyết điểm việc truy tìm ảnh dựa vào văn kí tự Dữ liệu đầu vào mô gần gũi với người hơn, kết ảnh trả mang ngữ nghĩa gần với ảnh truy vấn Nằm xu hướng đó, luận văn chúng em trình bày mô hình truy tìm thông tin hình ảnh dựa vào nội dung thông qua đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao ảnh Nó sử dụng tổ chức sở hữu tư liệu ảnh video, thư viện số, ảnh vệ tinh, ảnh y học, giáo dục từ xa,… Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức ii thống5truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng 07 năm 2005 ThS.Lý Quốc Ngọc Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức iii thống6truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Tp Hồ Chí Minh, ngày Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức tháng 07 năm 2005 iv thống7truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 Mục lục Lời cảm ơn i Lời mở đầu ii NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN iii NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iv Mục lục v Mục lục hình ix Thuật ngữ chuyên ngành xiv Chương Tổng quan 1.1 Hướng truy tìm ảnh dựa vào nội dung 1.2 Hệ thống tìm kiếm ảnh hệ (dựa vào văn bản) 1.3 Hệ thống tìm kiếm thông tin trực quan hệ 1.3.1 Các hệ thống tìm kiếm ảnh tĩnh 1.3.2 Các hệ thống tìm kiếm phim ảnh (video) 1.3.3 Các hệ thống tìm kiếm ảnh chiều video 1.3.4 Các hệ thống tìm kiếm Internet 1.4 Xu hướng phát triển từ đặc trưng cấp thấp đến đặc trưng cấp cao tiến dần đến ngữ nghĩa 1.5 Một số hệ thống truy tìm ảnh dựa vào nội dung 10 1.6 Sự hình thành “Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao” 11 1.7 Hướng tiếp cận toán 13 1.7.1 Xây dựng sở liệu 13 1.7.2 Xây dựng hệ thống tìm kiếm 14 1.7.2.1 Tìm kiếm dựa vào phân bố mang tính tòan cục 14 1.7.2.1.1 Đặc trưng lược đồ màu 14 1.7.2.1.2 Đặc trưng vector liên kết màu (Color Coherence Vector) 14 1.7.2.1.3 Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) 15 1.7.2.1.4 Đặc trưng lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 16 1.7.2.1.5 Đặc trưng Vector liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 16 1.7.2.2 Tìm kiếm dựa vào phân bố mang tính cục 17 1.7.2.3 Tìm kiếm theo vùng, đối tượng 18 1.7.2.4 Tìm kiếm theo ngữ nghĩa 20 Chương CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 21 2.1 Màu sắc 22 2.1.1 Khái niệm màu sắc 22 2.1.2 Một số đặc tính vật lý đặc biệt màu sắc 22 2.1.3 Các hệ màu thông dụng 24 2.1.3.1 Hệ màu chuẩn RGB: 24 2.1.3.2 Hệ màu CMY 25 2.1.3.3 Hệ màu YIQ 26 Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức v thống8truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 2.1.3.4 Hệ màu L*a*b: 27 2.1.3.5 Hệ màu HSI: Hue-Saturation-Intensity 27 2.1.4 Các đặc trưng màu sắc 30 2.1.4.1 Lược đồ màu (Histogram) 30 2.1.4.2 Vector liên kết màu (Color Coherence Vector) 32 2.1.4.3 Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) 34 2.2 Vân (textture) 38 2.2.1 Khái niệm 38 2.2.2 Một số loại vân tiêu biểu 39 2.2.3 Ma trận đồng (Co-occurrence Matrix) 39 2.2.4 Phép biến đổi Wavelet 41 2.3 Hình dáng 43 2.3.1 Khái niệm biên cạnh 43 2.3.2 Các phương pháp phát biên 44 2.3.2.1 Phát biên trực tiếp 44 2.3.2.2 Phương pháp phát biên gián tiếp 48 2.3.3 Các đặc trưng biên cạnh 49 2.3.3.1 Lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 49 2.3.3.2 Vector liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector): 51 2.3.4 Vùng đặc trưng vùng 52 2.3.4.1 Đặc trưng màu 53 2.3.4.2 Đặc trưng vân 53 2.3.4.3 Đặc trưng hình dáng 53 2.4 Độ đo 55 2.4.1 Khái niệm 55 2.4.2 Một số độ đo thông dụng 56 2.4.2.1 Khoảng cách Minkowsky: 56 2.4.2.2 Độ đo khoảng cách min-max: 56 2.4.2.3 Khoảng cách Euclide L2: 56 2.4.2.4 Khoảng cách city-block L1: 56 2.4.3 Các độ đo sử dụng tóan 57 2.4.3.1 Độ đo tương tự bin màu hệ màu HSI 57 2.4.3.2 Độ đo dùng cho lược đồ màu 57 2.4.3.3 Độ đo dùng cho đặc trưng liên kết màu (Color Coherence Vector) 61 2.4.3.4 Độ đo dùng cho đặc trưng tự tương quan màu(AutoCorrelogram) 61 2.4.3.5 Độ đo dùng cho đặc trưng lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 62 2.4.3.6 Độ đo dùng cho đặc trưng liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 62 Chương TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP 64 3.1 Các đặc trưng sử dụng để truy tìm ảnh 65 3.1.1 Đặc trưng màu sắc 65 Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức vi thống9truy ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page of tìm 161 3.1.1.1 Lược đồ màu (histogram) 65 3.1.1.2 Vector liên kết màu (Color Coherence Vector) 65 3.1.1.3 Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) 66 3.1.2 Đặc trưng hình dáng 67 3.1.2.1 Lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 67 3.1.2.2 Vector liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 67 3.2 Giải thuật phân lớp phân cấp (Hierarchical Agglomerative Clustering Algorithm- HAC) áp dụng giải thuật phân lớp ảnh theo đặc trưng ảnh 68 3.2.1 Tổng quan giải thuật 68 3.2.2 Giải thuật 68 3.2.3 Áp dụng giải thuật phân lớp phân cấp vào việc xây dựng phân cấp theo đặc trưng ảnh 70 3.3 Tạo mục truy tìm ảnh 78 3.4 Các chiến lược truy tìm ảnh 79 3.4.1 Truy tìm ảnh xét đến tính phân bố toàn cục 79 3.4.1.1 Tìm kiếm theo màu sắc 79 3.4.1.1.1 Lược đồ màu 79 3.4.1.1.2 Vector liên kết màu 80 3.4.1.1.3 Đặc trưng tương quan màu (Correlogram): 82 3.4.1.2 Tìm kiếm theo hình dáng 82 3.4.1.2.1 Lược đồ hệ số góc 83 3.4.1.2.2 Vector liên kết hệ số góc 83 3.4.1.3 Tìm kiếm kết hợp 84 3.4.1.3.1 Tìm kiếm kết hợp đặc trưng với dùng toán tử BOOL 85 3.4.1.3.2 Tìm kiếm kết hợp đặc trưng với dùng trọng số 86 3.4.2 Truy tìm ảnh xét đến tính phân bố cục (yếu tố không gian) 87 3.4.2.1 Tìm kiếm xét đến tính cục với việc chia lưới tìm kiếm 87 3.4.2.2 Tìm kiếm xét đến tính cục với việc vẽ 90 Chương TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP CAO 93 4.1 Bài toán phân đoạn ảnh 94 4.1.1 Chọn đặc trưng để phân đoạn ảnh 94 4.1.2 Phân đoạn ảnh 96 4.1.3 Các ví dụ toán phân đoạn ảnh 98 4.2 Vùng đặc trưng vùng 99 4.3 Áp dụng giải thuật phân lớp phân cấp vào toán phân lớp vùng 101 4.4 Tạo mục tìm kiếm 105 4.5 Các chiến lược truy tìm theo đặc trưng cấp cao 105 4.5.1 Giai đoạn nhập liệu 106 4.5.2 Giai đoạn truy tìm 110 4.5.3 Giai đoạn hạng (RANKING) 110 Chương TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO NGỮ NGHĨA 112 Footer Page ofBá161 Nguyễn Công – Nguyễn Hữu Đức vii thống10 truyof tìm161 ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page Chương CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 117 6.1 Cài đặt 118 6.1.1 Chương trình 118 6.1.2 Các đặc trưng sử dụng cho chương trình 118 6.1.3 Cơ sở liệu 119 6.1.3.1 Cơ sở liệu truy tìm theo đặc trưng cấp thấp 119 6.1.3.2 Cơ sở liệu truy tìm theo đặc trưng cấp cao 119 6.1.4 Chức truy tìm ảnh 119 6.2 Thử nghiệm 120 6.2.1 Tìm kiếm xét đến tính toàn cục 120 6.2.1.1 Tìm kiếm theo lược đồ màu 120 6.2.1.2 Tìm kiếm theo lược đồ hệ số góc 121 6.2.1.3 Tìm kiếm theo vector liên kết màu 123 6.2.1.4 Tìm kiếm theo vector liên kết hệ số góc 124 6.2.1.5 Tìm kiếm theo AutoCorrelogram 125 6.2.1.6 Tìm kiếm ảnh việc kết hợp đặc trưng với theo tóan tử AND 126 6.2.1.7 Tìm kiếm ảnh cách kết hợp đặc trưng dùng trọng số 128 6.2.2 Tìm kiếm dựa tính phân bố cục 129 6.2.2.1 Tìm kiếm cách chia lưới 129 6.2.2.2 Tìm kiếm cách vẽ vùng 133 6.2.3 Tìm kiếm dựa theo vùng, đối tượng ảnh có sẵn 135 6.2.4 Tìm kiếm dựa theo vùng, đối tượng mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng ảnh 141 6.2.5 Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa 144 6.3 Kết thực nghiệm hệ thống 145 6.3.1 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp 146 6.3.2 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp cao 147 Chương TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 148 7.1 Tổng kết 149 7.2 Hướng phát triển 149 7.3 Kết luận 149 TÀI LIỆU THAM KHẢO 151 Footer Page 10 of 161.– Nguyễn Hữu Đức Nguyễn Bá Công viii 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 154 Hình 156: Tập kết tìm theo vùng sư tử Để lọai bớt ảnh dư thừa tìm kiếm cho kết xác người dùng chọn thêm vùng tìm kiếm hay tăng ngưỡng tìm kiếm Ví dụ người dùng chọn thêm vùng bầu trời cho việc tìm kiếm: Hình 157: Minh họa tìm kiếm theo toán tử BOOL Kết thu sau: Footer Page of 161 Nguyễn154 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 138 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 155 Hình 158: Tập kết thu Ví dụ 3: Ảnh ban đầu Hình 159: Ảnh sau phân đoạn Footer Page of 161 Nguyễn155 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 139 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 156 Người dùng tìm kiếm câu truy vấn Hình 160: Minh họa câu truy vấn Kết tìm được: Hình 161: Kết tìm Khi người dùng tìm kiếm theo câu truy vấn sau: Footer Page of 161 Nguyễn156 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 140 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 157 Hình 162: Câu truy vấn Kết thu được: Hình 163: Kết thực câu truy vấn 6.2.4 Tìm kiếm dựa theo vùng, đối tượng mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng ảnh Ví du 1: Khi người dùng muốn tìm ảnh có xanh người dùng chọn vùng câu truy vấn dạng sau: Footer Page of 161 Nguyễn157 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 141 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 158 Hình 164: Hình minh họa tìm kiếm theo vùng Kết thu được: Hình 165: Kết tìm Ví dụ 2: Khi người dùng muốn tìm ảnh có hoa màu vàng màu xanh: Footer Page of 161 Nguyễn158 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 142 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 159 Hình 166: Minh họa câu truy vấn theo vùng Kết thu được: Hình 167: Tập Kết tìm Footer Page of 161 Nguyễn159 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 143 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 160 6.2.5 Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa Ví dụ 1: với nhãn hổ gán cho vùng sau sở liệu: Khi muốn tìm kiếm hình có hổ người dùng việc đánh từ khoá “hổ con” để tìm kiếm Kết tìm kiếm với từ khoá hổ sau: Hình 168:Tập kết tìm kiếm với từ khoá” hổ con” Ví dụ 2: Với từ khoá “Chúa sơn lâm” gán cho sư tử sở liệu Khi muốn tìm kiếm sư tử, người dùng thực từ khóa “ Chúa sơn lâm” cho sư tử Footer Page of 161 Nguyễn160 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 144 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 161 Hình 169: Ảnh minh hoạ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, từ khoá “Chúa sơn lâm” Kết tìm kiếm sau: Hình 170: Kết tìm kiếm với từ khoá “ Chúa sơn lâm” với độ giống 64% 6.3 Kết thực nghiệm hệ thống Để đánh giá tính hiệu hệ thống chúng em sử dụng đại lượng: ƒ Độ xác = Số ảnh tìm / Số ảnh tìm Footer Page of 161 Nguyễn161 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 145 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 162 ƒ Độ trung thực = Số ảnh tìm / Tổng số ảnh thực có 6.3.1 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp Phương pháp nhập liệu Số mẫu thử Độ xác Phương pháp truy tìm Chọn ảnh truy vấn Độ trung thực trung bình trung bình 200 90 83 200 82 78 200 86 80 200 92 84 200 90 84 200 91 83 200 92 83 Truy tìm dựa vào lược đồ màu Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lươc đồ hệ số góc Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lược đồ liên kết hệ số góc Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lược đồ vector liên kết màu Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào correlogram Chọn ảnh truy vấn Truy tìm cách chia lưới Chọn ảnh truy vấn Truy tìm cách vẽ vùng Footer Page of 161 Nguyễn162 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 146 6:Cài of đặt 161 thử nghiệm Header Chương Page 163 6.3.2 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp cao Phương pháp nhập liệu Số mẫu Độ xác Độ trung thực Phương pháp truy tìm thử trung bình trung bình Chọn vùng ảnh truy vấn 150 94 91 150 95 92 150 95 92 Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng Chọn mẫu truy vấn có sẵn Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng Chọn ngữ nghĩa vùng Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng Footer Page of 161 Nguyễn163 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 147 7:Tổngof kết161 hướng phát triển Header Chương Page 164 Chương TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Footer Page of 161 Nguyễn164 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 148 7:Tổngof kết161 hướng phát triển Header Chương Page 165 7.1 Tổng kết Hiện hệ thống “Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao” có khả năng: ƒ Tìm kiếm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp (hay tìm kiếm ảnh dựa vào tính phân bố tòan cục) ƒ Tìm kiếm ảnh dựa vào tính phân bố cục (tìm kiếm việc chia lưới hay cho người dùng vẽ ảnh truy vấn) ƒ Tìm kiếm ảnh dựa vào vùng, đối tượng ảnh có sẵn ƒ Tìm kiếm dựa vào vùng,đối tượng mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng ảnh cần tìm kiếm ƒ Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa (bán tự động) Với chức hệ thống hòan thành mục tiêu đề ban đầu xây dựng hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp, đặc trưng cấp cao hướng tới việc tìm kiếm ảnh dựa vào ngữ nghĩa 7.2 Hướng phát triển Với hệ thống này, chúng em xây dựng tảng vững giúp ta lấp dần hố ngăn cách đặc trưng cấp thấp, cấp cao với ngữ nghĩa ảnh Đây hệ thống mở, tạo tiền đề cho việc tiến lên ngữ nghĩa cách dễ dàng Cụ thể hệ thống phát triển lên thành hệ thống dịch ảnh tự động thông qua việc học mẫu để gán nhãn cho vùng Cùng với kết hợp với việc xây dựng luật ngôn ngữ riêng, giúp ta tiến lên bước truy tìm ảnh cao là: truy tìm ảnh câu truy vấn dạng ngôn thông thường 7.3 Kết luận Hệ thống “Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao” công trình có ý nghĩa Đây sản phẩm thể trí tuệ Việt Nam, sản phẩm người Việt Nam hoà vào trào lưu phát triển chung Footer Page of 161 Nguyễn165 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 149 7:Tổngof kết161 hướng phát triển Header Chương Page 166 giới Nhận thức rõ ý nghĩa to lớn này, chúng em nguyện cố gắng nhiều nữa, tìm hiểu cải tiến chất lượng cho hệ thống hòan thiện Footer Page of 161 Nguyễn166 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 150 liệu tham Header Tài Page 167khảo of 161 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Alberto Del Bimbo,”Visual Information Retrieval”, Morgan Publishers, Inc.1999 [2] D BimBo Visual information Retrieval Morgan Kaufmann ,1999 [3] Ihtisham Kabir Ihtisham Kabir,”High Performance Computer Imaging”, Manning Publiccations Company, 1996 [4] Lý Quốc Ngọc Truy tìm thông tin thị giác dựa vào nội dung phương pháp gán nhãn ngữ nghĩa cho ảnh Tạp chí phát triển khoa học công nghệ, tập 7, tháng 4&5 năm 2004 [5] Nguyễn Lãm, Lý Quốc Ngọc, Dương Anh Đức, Nguyễn Bá Công, Nguyễn Hữu Đức Truy tìm hình ảnh dựa vào nội dung phương pháp đánh vần ảnh Tạp chí phát triển khoa học công nghệ [6] Rafael C.Gonzalez, Richard E.Woods Digital Image Processing Second Edition, Prentice – Hall, Inc.2002 [7] Quoc Ngoc Ly, Anh Duc Duong Hierarchical Algorithm Clustering in Content-Based-Image-Retrieval Proceedings of The International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communication (ITC- CSCC 2005), July 4, 2005 Korea [8] Quoc Ngoc Ly, Anh Duc Duong Hierarchical Data Model in Content-based Image Retrieval International Journal of Information Technology, International Conference on Intelligent Computing, 23-28 August, 2005 China [9] Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas Footer Page of 161 Nguyễn167 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 151 liệu tham Header Tài Page 168khảo of 161 Pattern Recognition, Academic Press, 1999 Footer Page of 161 Nguyễn168 Bá Công – Nguyễn Hữu Đức 152 ... cấp thấp tảng để xây dựng hệ thống cao tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp không bị lạc hậu Sau mô hình hệ thống: Hình 7:Mô hình Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao ... Công xi thống1 4 truyof tìm1 61 ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Header Hệ Page Hình 118: Ảnh truy tìm theo đặc trưng vector liên kết màu 123 Hình 119:Tập kết tìm theo đặc trưng. .. trưng cấp cao tiến dần đến ngữ nghĩa 1.5 Một số hệ thống truy tìm ảnh dựa vào nội dung 10 1.6 Sự hình thành Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao