2. Cho điểm của cán bộ phản biện
1.5 Cỏc lĩnh vực ứng dụng của tra cứu ảnh dựa trờn nội dung
Ứng dụng của tra cứu ảnh dựa trờn nội dung cú rất nhiều trong đời sống xó hội, phục vụ cho nhiều mục đớch khỏc nhau, nhằm xỏc nhận, tra cứu thụng tin. Nhờ đú mà giảm bớt cụng việc của con ngƣời, nõng cao hiệu suất làm việc, vớ dụ nhƣ: Album ảnh số của ngƣời dựng, ảnh y khoa, bảo tàng ảnh, tỡm kiếm nhón hiệu, mụ tả nội dung video, truy tỡm ảnh tội phạm, hệ thống tự nhận biết điều khiển luồng giao thụng… Một vài hệ thống lớn đại diện cho cỏc lĩnh vực bao gồm :
Hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung (Query By Image Content) đƣợc nghiờn cứu và phỏt triển bởi nhúm nghiờn cứu Visual Media Management thuộc cụng ty IBM, đõy là một hệ thống tra cứu ảnh thƣơng mại đƣợc phỏt triển từ rất sớm. Hiện nay, hệ thống này hỗ trợ một vài đo độ tƣơng tự cho ảnh nhƣ: trung bỡnh màu sắc, lƣợc đồ màu sắc và kết cấu. Cụng nghệ sử dụng trong hệ thống bao gồm 2 phần chớnh là: đỏnh chỉ số và tỡm kiếm. Hơn nữa, hệ thống này cũn cung cấp vài cỏch tiếp cận truy vấn theo đơn đặc trƣng, đa đặc trƣng và đa giai
Hệ thống Visual SEEK tại trƣờng đại học Columbia. Hệ thống cho phộp ngƣời dựng nhập vào truy vấn, sử dụng cỏc đặc trƣng mức thấp của hỡnh ảnh nhƣ: màu sắc, bố cục khụng gian và kết cấu. Cỏc đặc trƣng đú đƣợc mụ tả theo màu sắc và biến đổi Wavelet dựa trờn đặc trƣng kết cấu.
Hệ thống NeTra sử dụng cỏc đặc trƣng của ảnh: Màu sắc, hỡnh dạng, kết cấu, vị trớ khụng gian.
Ngoài ra, cũn một số hệ thống khỏc nhƣ: Virage system, Stanford SIMPLICity system, NEC PicHunter system, v.v…
CHƢƠNG 2: Mụ hỡnh học bỏn giỏm sỏt dựa trờn đồ thị
Một trở ngại lớn trong CBIR đú là khoảng cỏch ngữ nghĩa giữa cỏc đặc trƣng mức thấp và cỏc khỏi niệm bậc cao. Để giảm khoảng cỏch này, phản hồi liờn quan đó đƣợc giới thiệu cho CBIR . Hiện nay, rất nhiều nghiờn cứu bắt đầu xem xột phản hồi liờn quan là một vấn đề phõn loại hoặc học tập. Ngƣời dựng đƣa vào cỏc mẫu dƣơng hoặc mẫu õm, hệ thống sẽ học tập từ những vớ dụ đú để phõn chia tất cả dữ liệu thành hai nhúm liờn quan hoặc khụng liờn quan. Vỡ vậy đó cú rất nhiều đề ỏn học mỏy cổ điển cú thể ỏp dụng cho phản hồi liờn quan.