Tìm kiếm ảnh tương tự và ứng dụng tra cứu thông tin học viên qua hình ảnh

Bài toán tìm kiếm ảnh tương tự và ứng dụng tra cứu thông tin đối tượng qua hình ảnh là một vấn đề thời sự và được nhiều nhóm nghiên cứu quan tâm. Trong bài báo này, chúng tôi thực hiện tìm bài toán kiếm ảnh tương tự và ứng dụng vào việc tra cứu thông tin học viên tại Trường Đại học Công nghiệp thực phẩm TP. HCM (HUFI).
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tìm kiếm ảnh tương tự và ứng dụng tra cứu thông tin học viên qua hình ảnh Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), TP. HCM, ngày 23-24/12/2021 DOI: 10.15625/vap.2021.0076 TÌM KIẾM ẢNH TƯƠNG TỰ VÀ ỨNG DỤNG TRA CỨU THÔNG TIN HỌC VIÊN QUA HÌNH ẢNH Đào Xuân Bao1, Nguyễn Thị Định2, Nguyễn Văn Tùng2, Nguyễn Phương Hạc2, Văn Thế Thành1 1 Phòng Quản lý khoa học và Đào tạo sau đại học, Trường ĐH Công nghiệp thực phẩm TP. Hồ Chí Minh 2 Khoa Công nghệ thông tin, Trường ĐH Công nghiệp thực phẩm TP. Hồ Chí Minh {baodx, dinhnt, tungnv, hacnp, thanhvt}@hufi.edu.vn TÓM TẮT: Bài toán tìm kiếm ảnh tương tự và ứng dụng tra cứu thông tin đối tượng qua hình ảnh là một vấn đề thời sự và được nhiều nhóm nghiên cứu quan tâm. Trong bài báo này, chúng tôi thực hiện tìm bài toán kiếm ảnh tương tự và ứng dụng vào việc tra cứu thông tin học viên tại Trường Đại học Công nghiệp thực phẩm TP. HCM (HUFI). Để thực hiện vấn đề này, một cấu trúc KD-Tree được xây dựng nhằm ứng dụng cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự và trích xuất thông tin hình ảnh trên Ontology. Thực nghiệm sử dụng tập dữ liệu ảnh LFW để đánh giá, so sánh với các công trình đã công bố gần đây. Sau đó, bộ ảnh ST-HUFI được dùng làm dữ liệu để xây dựng hệ tra cứu thông tin học viên qua hình ảnh tại HUFI. Theo kết quả thực nghiệm, độ chính xác tìm kiếm ảnh tương tự trên các bộ dữ liệu LFW và ST-HUFI lần lượt là 86,88%, 72,32%; điều này cho thấy phương pháp đề xuất của chúng tôi là khả thi và hiệu quả. Từ khóa: Image retrieval, similar image, Ontology, KD-Tree. I. GIỚI THIỆU Tra cứu thông tin qua hình ảnh là một chủ đề được nhiều nhóm nghiên cứu quan tâm và ứng dụng vào các lĩnh vực y tế, giáo dục, giao thông,… Vì vậy, ngày nay đã có nhiều hệ thống giúp tra cứu thông tin nhanh bằng hình ảnh đã được triển khai như hệ thống thông tin bệnh viện (HIS), hệ thống thông tin địa lý (GIS),… nhằm sử dụng nguồn tài nguyên ảnh số đang có, đồng thời mang lại hiệu suất cao về độ chính xác và tối ưu về mặt thời gian. Ảnh số ngày càng gần gũi với con người và gia tăng nhanh theo thời gian; theo số liệu thống kê của tập đoàn dữ liệu quốc tế IDC (International Data Group) [1, 2] thì dự đoán đến năm 2025, dữ liệu toàn cầu có thể lên đến 175 (zecta byte); điều này vừa tạo cơ hội vừa là thách thức cho các bài toán nghiên cứu về lĩnh vực tra cứu thông tin qua hình ảnh. Bên cạnh đó, việc tận dụng nguồn tài nguyên ảnh số có sẵn là một trong các yêu cầu trọng điểm của quốc gia trong bối cảnh cần triển khai hệ thống số ngày nay. Vì vậy, một hệ thống tra cứu thông tin qua hình ảnh mà người dùng chỉ cần sử dụng thiết bị Smartphone chụp ảnh đối tượng và đưa vào hệ thống tra cứu thông tin là thật sự cần được triển khai, đặc biệt áp dụng cho các tổ chức quản lý nhân sự hay quản lý sinh viên tại các trường đại học tại Việt Nam. Đối với các bài toán xử lý dữ liệu lớn, một cấu trúc dữ liệu lưu trữ đáp ứng được yêu cầu ảnh số gia tăng theo thời gian là thật sự cần thiết. Hiện nay, có nhiều cấu trúc dữ liệu dạng cây như cây R-Tree [3], SS-Tree [4], KD-Tree [5],… áp dụng cho việc lưu trữ dữ liệu đa chiều như ảnh số, video và các dữ liệu đa phương tiện khác đã mang lại những kết quả khả quan. Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành xây dựng một cấu trúc dữ liệu đa chiều theo tiếp cận KD-Tree (k-Dimensional Tree) nhằm lưu trữ dữ liệu hình ảnh và phân lớp cho ảnh đầu vào trước khi thực hiện tra cứu thông tin. Đóng góp của bài báo gồm: (1) Thực hiện tiền xử lý dữ liệu bộ ảnh ST-HUFI và trích xuất đặc trưng hình ảnh; (2) Xây dựng cấu trúc dữ liệu tiếp cận cây KD-Tree nhằm lưu trữ bộ dữ liệu ảnh ST-HUFI [6], LFW [7]; (3) Thực hiện phân lớp ảnh đầu vào dựa trên cấu trúc KD-Tree đã xây dựng; (4) Tra cứu thông tin học viên qua hình ảnh được thực nghiệm trên bộ ảnh ST-HUFI. Phần còn lại của bài báo gồm: Phần II, khảo sát và phân tích ưu nhược điểm của một số công trình liên quan để chứng minh tính khả thi cho bài toán tra cứu thông tin học viên qua hình ảnh; Phần III, trình bày thuật toán xây dựng cấu trúc KD-Tree; phân lớp hình ảnh theo mô hình dạng cây KD-Tree; Mô hình tra cứu thông tin qua hình ảnh và thực nghiệm trên bộ ảnh LFW, ST-HUFI được mô tả trong Phần IV, kết quả thực nghiệm trên bộ ảnh LFW, ST-HUFI được đánh giá, so sánh với các công trình đã công bố; Phần V là kết luận và hướng phát triển tiếp theo. II. CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN Tra cứu thông tin qua hình ảnh là một trong các ứng dụng được nhiều đối tượng quan tâm cả về góc độ nhà quản lý và người dùng cá nhân. Tra cứu thông tin qua hình ảnh là một bài toán nối dài và mang tính chất ứng dụng của bài toán phân lớp hình ảnh, tìm kiếm tập ảnh tương tự; trong đó tập dữ liệu thực nghiệm là tập hình ảnh thuộc các lĩnh vực khác nhau như tập ảnh về thực vật, động vật, phong cảnh hay con người,... Hiện nay, có nhiều kỹ thuật khác nhau để thực hiện bài toán tra cứu thông tin qua hình ảnh như: Tra cứu thông tin dựa trên cơ sở dữ liệu bằng cách tìm kiếm mẫu tương đồng, sử dụng các kỹ thuật học máy, sử dụng Ontology mô tả ngữ nghĩa đối tượng,... Trong đó, một số công trình tra cứu thông tin qua hình ảnh công bố với kết khả quan, cụ thể là: Yuqian Zhang và cộng sự (2016) [8] sử dụng phương pháp phân chia vùng ảnh để phác thảo và nhận diện khuôn mặt. Trong công trình này, mỗi hình ảnh trong tập dữ liệu tại pha huấn luyện được chia thành nhiều vùng; cấu trúc KD- Tree được xây dựng dựa trên tập ảnh phân vùng nhằm phân lớp và lưu trữ dữ liệu hình ảnh. Tại pha kiểm thử, mỗi ảnh được chia thành nhiều phân vùng và cấu trúc KD-Tree được sử dụng trong quá trình tìm kiếm theo k láng giềng gần 340 TÌM KIẾM ẢNH TƯƠNG TỰ VÀ ỨNG DỤNG TRA CỨU THÔNG T ...