3 Đề xuất và Kết quả
3.1.1 Ngữ cảnh biểu diễn LBP histogram
Trong ngữ cảnh lựa chọn histogram, dữ liệu gồm có N ảnh texture màu. Mỗi ảnh Ii,
i ∈ {1, ..., N} được mô tả bằng δ histogram (δ = 9) trong một hệ màu nhất định với 3 kênh màu. Gọi Hr là histogram rth cần đánh giá. Dữ liệu được biểu diễn dưới dạng ma trận Hr được xác định như sau:
Hr =Hr1...Hri...HrN= H1r(1) ... Hir(1) ... HNr(1) ... ... ... ... ... H1r(k) ... Hir(k) ... HNr(k) ... ... ... ... ... H1r(Q) ... Hir(Q) ... HNr(Q) (3.1)
với, Q = 2P là mức độ lượng hóa số phần tử của điểm ảnh lân cận. Hir(k) đại diện cho giá trị của bin thứ kth, k∈ {1, ..., Q}, của ảnh ith trong sốN ảnh màu.
Hri có thể được biểu diễn thưa bằng cách sử dụng ít nhất có thể giá trị của HHHr với công thức như sau:
min si
ksik1, s.t. kHri −HHHrsik2 < ξ, 1 =1Tsi, (3.2) trong đó:
• k.k1 là chuẩn l1 của vector
• si là một vector có kích thước N trong đó phần tử ith bằng 0 với Hri bị loại bỏ từ H
H
Hr, được xác định như sau:
si = [si1, ..., si(i−1),0, si(i+1), ..., siN]T (3.3)
• 1 ∈RN là một vector toàn giá trị 1
• ξ đại diện cho giá trị lỗi
Với mỗi histogramHri, ta có thể xây dựng vector tương đồngˆsi và từ đó xây dựng ma trận độ tương đồng:
S= [ˆs1,ˆs2, ...,ˆsN]T, (3.4)
vớiˆsi là giá trị tối ưu của công thức3.2. Ma trậnSxác định cả đồ thị kề và ma trận tương đồng biểu diễn thưa một cách đồng thời. Cần lưu ý, ma trận tương đồng thưa là không đối xứng.