dùng
Tìm kiếm ảnh trên web là một nhiệm vụ gặp nhiều khó khăn vì từ khóa thường không đặc tả được hết các đặc trưng trực quan của ảnh. Một số công cụ tìm kiếm phổ biến đã bắt đầu cung cấp các thẻ dựa trên một số đặc điểm cơ bản của ảnh ví dụ như
23
ảnh đen, trắng, ảnh có chứa khuôn mặt,…Tuy nhiên, phương pháp này còn hạn chế trong việc xác định rõ ràng thẻ mà người dùng mong muốn được sử dụng trong kết quả tập ảnh tìm kiếm từ web. Để giải quyết vấn đề này, James Fogarty và cộng sự đã công bố phương pháp CueFlik[14], một ứng dụng tìm kiếm ảnh trên web, cho phép người dùng tạo nhanh các luật riêng của họ để xếp hạng lại các ảnh dựa trên các đặc trưng trực quan của chúng. Sau đó, người dùng có thể xếp hạng lại bất kỳ kết quả tìm kiếm ảnh nào dựa trên các luật mà họ đã đưa ra. Phương pháp này đã được thử nghiệm, cho phép người dùng tạo nhanh các luật của các khái niệm như: “product photos”, “portraits of people”, “clipart”.
CueFlik kế thừa việc tìm kiếm ảnh dựa vào từ khóa. Tuy nhiên, CueFlik cho phép người dùng sắp xếp lại các ảnh theo các luật được xây dựng từ các đặc trưng trực quan của ảnh. Mỗi luật được định nghĩa như là lớp láng giềng gần nhất, việc tính toán xác định mức độ tương đồng của một ảnh so với các ảnh mẫu dùng để huấn luyện các luật đó. Việc huấn luyện các luật như vậy yêu cầu học một hàm khoảng cách từ các ảnh mẫu cung cấp bởi người dùng.
CueFlik xếp hạng các ảnh được lấy từ truy vấn đến Microsoft’s Live (1000 bức ảnh), Các luật sẽ tính điểm cho các ảnh dựa vào công thức:
( ) r r( )
r ActiveRules
imageScore i weight score i
(19)
Với các weight có giá trị từ -1 đến 1
Active Rules là các luật áp dụng với ảnh đó
Mỗi luật được định nghĩa là lớp láng giềng gần nhất gồm tập các mẫu “tích cực” (positive examples), các mẫu “tiêu cực” (negative examples) và một độ đo khoảng cách. Theo đó, một luật tính điểm cho mỗi bức ảnh dựa theo công thức:
min ( ) 1 min min P r p N dist score i dist dist (20) Trong đó:
score(i) có giá trị từ 0 đến 1. score(i) có giá trị 1 khi gần với ảnh mẫu tích cực nhất và bằng 0 khi gần ảnh mẫu tiêu cực nhất.
mindistPlà khoảng cách đến ảnh mẫu “tích cực” gần nhất, mindistNlà khoảng cách đến ảnh mẫu “tiêu cực” gần nhất.
24