a. Thử nghiệm với ảnh tự nhiên.
- Phương pháp của Swain và Ballard, đều tìm thấy chính xác ảnh gốc, ảnh gốc bị xoay 90, 180, 270 độ
- Phương pháp của chúng tôi, khi thử nghiệm với các mức xám khác nhau cũng tìm thấy chính xác ảnh gốc, ảnh gốc bị xoay 90, 180, 270 độ. Xem Bảng 3.2, Hình 3.2, Hình 3.3 Tên ảnh Số ảnh đúng Normal Chỉ số Recall Focus (16) Focus (30) Focus (50) Focus (100) coast_nat900 4 100% 100% 100% 100% 100% forest_nat203 4 100% 100% 100% 100% 100% highway_a866042 4 100% 100% 100% 100% 100%
Bảng 3.2: Tìm kiếm ảnh tự nhiên sử dụng lược đồ màu. Chỉ số Recall khi thực nghiệm với ảnh tự nhiên.
(16)
(30) (50)
(100)
Hình 3.2: Thí nghiệm trên ảnh tự nhiên. Cả hai phương pháp đều tìm được ảnh gốc, ảnh gốc bị xoay 90, 180, 270 độ. Việc tăng cấp xám trong phương pháp
Hình 3.3: Phương pháp của chúng tơi hoạt động trên ảnh tự nhiên. Việc thêm cấp xám cho ảnh tự nhiên không làm ảnh hưởng nhiều tới kết quả của tìm kiếm. b. Thử nghiệm tăng nhiễu
Khi thay đổi số cấp xám được sinh ra, chúng ta có thể có các kết quả tìm kiếm khác nhau. Số cấp xám từ 0-16 cho chúng ta kết quả gần với thuật toán nguyên thủy. Số cấp xám từ 16-32 cho ta các dải màu phù hợp hơn. Khi tăng cả ba kênh lên 50 tới 100 cấp xám, chúng ta sẽ gặp nhiều điểm màu đen do các cấp xám gần 0. Xem Hình 3.4
Với các thử nghiệm so sánh phương pháp Swain và Ballard và phương pháp của chúng tôi. Chúng tôi sử dụng cấp xám từ 16-32.
(10) (30)
(50) (100)
Hình 3.4: Khi thay đổi số cấp xám được sinh ra, chúng ta có thể có các kết quả tìm kiếm khác nhau. Số cấp xám từ 0-16 cho chúng ta kết quả gần với thuật toán
nguyên thủy. Số cấp xám từ 16-32 cho ta các dải màu phù hợp hơn. Khi tăng cả ba kênh lên 50 tới 100 cấp xám, chúng ta sẽ gặp nhiều điểm màu đen do các cấp
xám gần 0. c. Thử nghiệm với ảnh phác thảo một màu
Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của Swain và Ballard và phương pháp của chúng tôi với các ảnh đơn giản như màu đỏ, màu xanh, màu vàng. Tương tự câu truy vấn "tìm các ảnh có màu X". Phương pháp của chúng tơi tìm các cấp xám khác nhau của màu X thay vì chỉ tìm màu đầu vào. Xem Bảng 3.3, Hình 3.5-Hình 3.10.
Tập dữ liệu Ảnh đầu vào Tổng kết quả Phương pháp Swain và Ballard Phương pháp của chúng tôi, tập trung màu cơ bản, khử nhiễu Phương pháp của chúng tôi, tập trung và gây nhiễu màu cơ bản coast coast-1 30 0.60 0.77 0.83 coast coast-2 30 0.57 1.00 0.97 forest forest-1 30 0.40 0.50 0.63 insidecity insidecity-4 30 0.17 0.53 0.60 opencountry opencountry-5 30 0.13 0.27 0.40 mountain mountain-2 30 0.43 0.50 0.57 street street-2 30 0.53 0.63 0.63 tallbuilding tallbuilding-5 30 0.47 0.50 0.53 highway highway-5 30 0.33 0.67 0.57 Chỉ số Avarage Recall 0.40 0.60 0.64
Bảng 3.3: Thử nghiệm trên ảnh một màu. Chỉ số Avarage Recall với các phương phá
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.5: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập Coast
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.6: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập coast
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.7: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập forest
(a) Phương pháp của Swain và Ballard
(b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.8: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập insidecity
(a) Phương pháp của Swain và Ballard
(b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.9: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập opencountry
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.10: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo một màu sử dụng lược đồ màu. Thử nghiệm trên tập tallbuilding.
d. Thử nghiệm với ảnh phác thảo nhiều màu
Chúng tôi cũng thử nghiệm trên các đầu vào phức tạp hơn trong đó người dùng có thể vẽ một cảnh như biển, đồng cỏ, hồng hơn. Người dùng có thể dùng màu để chỉ các khái niệm đó.
Chúng tơi chỉ dùng lược đồ màu, chưa dùng thông tin khái niệm, nhưng chúng tôi đã đạt được các ảnh gần với phác thảo đầu vào. Lược đồ "mô phỏng tự nhiên" của chúng tơi cung cấp thêm thơng tin cho q trình tìm kiếm. Xem Bảng 3.4, Hình 3.11-Hình 3.15
Tập dữ liệu Ảnh đầu vào Tổng kết quả Phương pháp Swain và Ballard Phương pháp của chúng tôi, tập trung màu cơ bản, khử nhiễu Phương pháp của chúng tôi, tập trung và gây nhiễu với màu cơ bản coast coast-sun-1 30 0.73 0.83 0.97 forest forest-4 30 0.23 0.27 0.17 forest forest-2 30 0.33 0.30 0.43 highway highway-2 30 0.60 0.73 0.70 opencountry opencountry-3 30 0.30 0.47 0.53 mountain mountain-1 30 0.23 0.27 0.27 insidecity-1 insidecity-1 30 0.17 0.23 0.27 insidecity insidecity-2 30 0.17 0.13 0.23 tallbuilding tallbuilding-2 30 0.20 0.20 0.20 tallbuilding tallbuilding-1 30 0.17 0.20 0.23 street street3 30 0.30 0.33 0.37 Avarage Recall 0.31 0.36 0.40
Bảng 3.4: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo nhiều màu sử dụng lược đồ màu. Chỉ số Avarage Recall với các phương pháp
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.11: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo nhiều màu màu sử dụng lược đồ màu. Thí nghiệm trên tập coast
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.12: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo nhiều màu màu sử dụng lược đồ màu. Thí nghiệm trên tập forest
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.13: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo nhiều màu màu sử dụng lược đồ màu. Thí nghiệm trên tập opentcountry
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.14: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo nhiều màu màu sử dụng lược đồ màu. Thí nghiệm trên tập opentcountry
(a) Phương pháp của Swain và Ballard (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu
(c) Sinh thêm các điểm màu để khớp với lược đồ tự nhiên
Hình 3.15: Tìm kiếm trên ảnh phác thảo nhiều màu màu sử dụng lược đồ màu. Thí nghiệm trên tập street
3.5. Kết luận
Trong chương này, luận văn đã trình bày được phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên màu của Swain và Ballard được giới thiệu vào năm 1991.
Luận văn đã triển khai được phương pháp này đồng thời đưa ra các đánh giá thông qua kết quả thực nghiệm.
Luận văn đã trình bày hai đề xuất cho phương pháp này trong trường hợp đầu vào là ảnh phác thảo:
- Thứ nhất là đề xuất về độ đo lược đồ bằng cách tập trung vào màu tìm kiếm nhằm hiện ra những ảnh gần nhất với mục đích tìm kiếm của người dùng
- Thứ hai là đề xuất về cách tính lược đồ bằng cách thêm các giá trị xám cần thiết để tăng độ khớp giữa ảnh tự nhiên và ảnh tổng hợp.
Kết quả đạt được cho thấy phương pháp của luận văn phù hợp với các ảnh tự nhiên trong một tập dữ liệu tương đối lớn.