Kiến trúc của Module tra cứu group1

Một phần của tài liệu (LUẬN ÁN TIẾN SĨ) Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp tra cứu ảnh sử dụng đặc trưng ảnh (Trang 101 - 103)

Kết quả Véc tơ đặc trƣng    Cơ sở dữ liệu đặc trƣng Ảnh truy vấn Tập ảnh So sánh độ tƣơng tự Tra cứu Trích rút đặc trƣng Trích rút đặc trƣng

Trong module tra cứu group1 (Hình 4.2), các màu trội và các khối (các khối có kích cỡ bằng nhau) của các ảnh trong tập ảnh đƣợc trích rút và đƣợc mơ tả bởi các véc tơ đặc trƣng.

Để tra cứu các ảnh, ngƣời sử dụng cung cấp cho hệ thống ảnh truy vấn (thơng qua giao diện đồ họa). Sau đó hệ thống trích rút các màu trội và các khối của ảnh truy vấn và biểu diễn bởi véc tơ đặc trƣng.

Độ tƣơng tự giữa véc tơ đặc trƣng của ảnh truy vấn và các véc tơ đặc trƣng trong CSDL đặc trƣng đƣợc tính tốn và phân hạng thông qua module tra cứu group1, module này sử dụng kỹ thuật tra cứu HG và IHG đã đƣợc trình bày trong chƣơng 2.

Hình 4.3 chỉ ra giao diện ngƣời sử dụng đƣợc thực hiện, và một truy vấn mẫu với một số kết quả của nó. Giao diện cũng cho phép ngƣời sử dụng ―click‖ lên một ảnh để xem thông tin chi tiết hơn về ảnh. Từ ảnh truy vấn mẫu này, hệ thống có thể tra cứu các ảnh liên quan (thông qua các véc tơ đặc trƣng). Giao diện chính của chƣơng trình gồm có 4 vùng chính là A, B, C và D trên cửa sổ ứng dụng. Trong đó:

A. Ảnh truy vấn (Query image) và B. Ảnh tƣơng tự với ảnh truy vấn nhất (Result).

C. Các phƣơng pháp tra cứu: LCH (phƣơng pháp lƣợc đồ màu cục bộ), CCH (phƣơng pháp lƣợc đồ màu khối), HG (phƣơng pháp HG), Improving HG (phƣơng pháp HG cải tiến).

D. 50 ảnh tƣơng tự nhất với ảnh truy vấn đƣợc hiển thị. Độ tƣơng tự đƣợc hiển thị cùng với mỗi ảnh trong đó giá trị đầu tiên là LCH, thứ hai là CCH, sau đó đến HG và cuối cùng là HG cải tiến.

Một phần của tài liệu (LUẬN ÁN TIẾN SĨ) Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp tra cứu ảnh sử dụng đặc trưng ảnh (Trang 101 - 103)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(126 trang)