L ời mở đầu
6.2.5Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa
Ví dụ 1: với nhãn hổ con được gán cho vùng sau trong cơ sở dữ liệu:
Khi muốn tìm kiếm những hình có con hổ thì người dùng chỉ việc đánh từ khoá “hổ con” để tìm kiếm.
Kết quả tìm kiếm với từ khoá hổ con như sau:
Hình 168:Tập kết quả tìm kiếm với từ khoá” hổ con”
Ví dụ 2:
Với từ khoá “Chúa sơn lâm” được gán cho sư tử trong cơ sở dữ liệu. Khi muốn tìm kiếm những con sư tử, người dùng có thể thực hiện từ khóa “ Chúa sơn lâm” cho con sư tử
Chương 6:Cài đặt và thử nghiệm
Hình 169: Ảnh minh hoạ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, từ khoá “Chúa sơn lâm”
Kết quả tìm kiếm như sau:
Hình 170: Kết quả tìm kiếm với từ khoá “ Chúa sơn lâm” với độ
giống nhau 64% 6.3. Kết quả thực nghiệm của hệ thống
Đểđánh giá tính hiệu quả của hệ thống chúng em sử dụng 2 đại lượng: Độ chính xác = Sốảnh tìm được đúng / Sốảnh tìm được
Chương 6:Cài đặt và thử nghiệm Độ trung thực = Sốảnh tìm được đúng / Tổng sốảnh đúng thực có 6.3.1 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo các đặc trưng cấp thấp Phương pháp nhập liệu Phương pháp truy tìm Số mẫu thử Độ chính xác trung bình Độ trung thực trung bình Chọn ảnh truy vấn
Truy tìm dựa vào lược đồ màu
200 90 83
Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lươc đồ hệ
số góc
200 82 78
Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lược đồ
liên kết hệ số góc
200 86 80
Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lược đồ
vector liên kết màu
200 92 84 Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào correlogram 200 90 84 Chọn ảnh truy vấn Truy tìm bằng cách chia lưới
200 91 83
Chọn ảnh truy vấn Truy tìm bằng cách vẽ vùng
Chương 6:Cài đặt và thử nghiệm
6.3.2 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp cao
Phương pháp nhập liệu Phương pháp truy tìm Số mẫu thử Độ chính xác trung bình Độ trung thực trung bình Chọn vùng của ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào độđo đối sánh vùng 150 94 91 Chọn các mẫu truy vấn có sẵn Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng 150 95 92 Chọn ngữ nghĩa của vùng Truy tìm dựa vào độđo đối sánh vùng 150 95 92
Chương 7:Tổng kết và hướng phát triển
Chương 7:Tổng kết và hướng phát triển (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
7.1. Tổng kết
Hiện nay hệ thống “Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao” có khả năng:
Tìm kiếm ảnh dựa vào các đặc trưng cấp thấp (hay tìm kiếm ảnh dựa vào tính phân bố tòan cục).
Tìm kiếm ảnh dựa vào tính phân bố cục bộ (tìm kiếm bằng việc chia lưới hay cho người dùng vẽ trên ảnh truy vấn).
Tìm kiếm ảnh dựa vào vùng, đối tượng ảnh có sẵn.
Tìm kiếm dựa vào vùng,đối tượng khi mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng vềảnh cần tìm kiếm.
Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa (bán tựđộng).
Với các chức năng trên hệ thống đã hòan thành các mục tiêu đề ra ban đầu là xây dựng hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp, đặc trưng cấp cao và hướng tới việc tìm kiếm ảnh dựa vào ngữ nghĩa.
7.2. Hướng phát triển
Với hệ thống này, chúng em đã xây dựng được một nền tảng vững chắc giúp ta lấp dần hố ngăn cách giữa các đặc trưng cấp thấp, cấp cao với ngữ nghĩa của ảnh. Đây cũng là một hệ thống mở, tạo tiền đề cho việc tiến lên ngữ nghĩa một cách dễ dàng. Cụ thể là hệ thống có thể phát triển lên thành hệ thống dịch ảnh tự động chỉ thông qua việc học mẫu để gán nhãn cho vùng. Cùng với đó kết hợp với việc xây dựng một bộ luật ngôn ngữ riêng, giúp ta tiến lên một bước truy tìm ảnh cao hơn là: truy tìm ảnh chỉ bằng câu truy vấn dạng ngôn thông thường.
7.3. Kết luận
Hệ thống “Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao” là một công trình rất có ý nghĩa. Đây là một sản phẩm thể hiện trí tuệ Việt Nam, và là sản phẩm của con người Việt Nam hoà vào trào lưu phát triển chung của thế
Chương 7:Tổng kết và hướng phát triển
giới. Nhận thức rõ ý nghĩa to lớn này, chúng em nguyện cố gắng nhiều hơn nữa, tìm hiểu cải tiến chất lượng cho hệ thống càng hòan thiện hơn.
Tài liệu tham khảo
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 bằng 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 bằng 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, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
International Conference on Intelligent Computing, 23-28 August, 2005 China. [9]Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas
Tài liệu tham khảo