Tóm tắt Luận án tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu một số kỹ thuật phân hạng trong tra cứu ảnh dựa vào nội dung

Mục tiêu của luận án nhằm nghiên cứu và đề xuất chuẩn hóa đặc trưng, chuẩn hóa khoảng cách để nâng cao hiệu quả so sánh độ tương tự. Phản hồi liên quan: đề xuất kỹ thuật hiệu chỉnh trong số và dịch chuyển truy vấn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu một số kỹ thuật phân hạng trong tra cứu ảnh dựa vào nội dungBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ……..….***………… VŨ VĂN HIỆU NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN HẠNG TRONG TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG Chuyên ngành: Cơ sở Toán cho Tin học Mã số: 62 46 01 10 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội – 2017Công trình được hoàn thành tại: Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt NamNgười hướng dẫn khoa học 1: PGS. TS. Ngô Quốc TạoNgười hướng dẫn khoa học 2: PGS. TS. Nguyễn Hữu QuỳnhPhản biện 1: …Phản biện 2: …Phản biện 3: ….Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ, họp tạiHọc viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Côngnghệ Việt Nam vào hồi … giờ ..’, ngày … tháng … năm 201….Có thể tìm hiểu luận án tại:- Thư viện Học viện Khoa học và Công nghệ- Thư viện Quốc gia Việt NamM ¶uTính cßp thi∏t cıa ∑ tài VÓi s¸ phát tri∫n m§nh m≥ cıa Internet cho phép dπ dàng xây d¸ng, l˜u tr˙ các cÏ s d˙liªu a ph˜Ïng tiªn lÓn. Nhi∑u hª thËng tìm ki∏m v´n b£n và £nh nh˜ Google, Yahoo phát tri∫nm§nh m≥ trong nh˙ng n´m g¶n ây nh˜ng v®n ch˜a áp ˘ng ˜Òc nhu c¶u ng˜Ìi dùng. Bênc§nh nh˙ng ti∏n bÎ trong CBIR, ng˜Ìi dùng v®n g∞p khó kh´n trong viªc tìm ki∏m thông tinliên quan t¯ t™p £nh lÓn không Áng nhßt. K∏t qu£ tìm ki∏m ch˜a §t ˜Òc nh˜ mong muËn.Nhi∑u nghiên c˘u trong lænh v¸c CBIR ∏n nay v®n ang cË g≠ng nâng cao hiªu qu£.Mˆc tiêu, ph§m vi nghiên c˘u cıa lu™n án Thông th˜Ìng mÎt hª thËng tra c˘u £nh d¸a vào nÎi dung ˜Òc miêu t£ nh˜ Hình 0.1 Hình 0.1. Hª thËng tra c˘u £nh d¸a vào nÎi dung. 1 Mˆc tiêu cıa lu™n án : — So sánh Î t˜Ïng t¸ : Nghiên c˘u và ∑ xußt chu©n hoá ∞c tr˜ng, chu©n hoá kho£ng cách ∫ nâng cao hiªu qu£ so sánh Î t˜Ïng t¸. — Ph£n hÁi liên quan : ∑ xußt kˇ thu™t hiªu chønh trÂng sË và d‡ch chuy∫n truy vßn. — ánh chø sË và tra c˘u : Vector ∞c tr˜ng cıa tßt c£ các £nh trong cÏ s d˙ liªu ˜Òc trích rút tr˜Óc và l˜u tr˙ trong hª qu£n tr‡ cÏ s d˙ liªu. Rút gÂn không gian tìm ki∏m s˚ dˆng ti∏p c™n tËi ˜u Pareto. K∏t qu£ tra c˘u là t™p £nh có kho£ng cách nh‰ nhßt ho∞c ˜Òc d¸ báo cùng lÓp so vÓi £nh truy vßn. Ph§m vi nghiên c˘u cıa lu™n án : — S˚ dˆng mÎt sË t™p £nh ˜Òc s˚ dˆng nhi∑u trong nghiên c˘u v∑ CBIR. Xây d¸ng cÏ s d˙ liªu ∞c tr˜ng d¸a trên mÎt sË ph˜Ïng pháp trích rút ∞c tr˜ng tËt. — ∑ xußt mÎt sË kˇ thu™t c£i thiªn Î chính xác trong CBIR trên mÎt sË t™p £nh. — Cài ∞t th¸c nghiªm cho các ∑ xußt, so sánh và ánh giá Î chính xác.Ph˜Ïng pháp và nÎi dung nghiên c˘u Ph˜Ïng pháp nghiên c˘u : TÍng hÒp các thông tin liên quan trong lænh v¸c CBIR, l¸a chÂncác cách ti∏p c™n ã ˜Òc áp dˆng thành công, ti∏n hành th˚ nghiªm vÓi các t™p d˙ liªu £nhchu©n trong các bài báo khoa hÂc và ánh giá k∏t qu£. NÎi dung nghiên c˘u : Nghiên c˘u tÍng quan v∑ tra c˘u £nh d¸a vào nÎi dung. Nghiênc˘u cách k∏t hÒp nhi∑u ∞c tr˜ng t¯ ó phát hiªn các quy lu™t, ràng buÎc cÏ b£n cıa k∏t hÒpnhi∑u ∞c tr˜ng. Nghiên c˘u mÎt sË kˇ thu™t gi£m kho£ng trËng ng˙ nghæa trong CBIR.K∏t qu£ §t ˜Òc cıa lu™n án ∑ xußt chu©n hoá c£i ti∏n cho phép nâng cao hiªu qu£ Ëi sánh Î t˜Ïng t¸, ∑ xußt kˇthu™t hiªu chønh trÂng sË và d‡ch chuy∫n truy vßn trong tÍ hÒp ∞c tr˜ng [CT6]. ∑ xußt s˚dˆng tËi ˜u Pareto xây d¸ng t™p ˘ng viên trên không gian k∏t hÒp a ∞c tr˜ng ∫ nâng cao Î chính xác tra c˘u [CT7]. 2Hình 0.2. Hª thËng ∑ xußt 3Ch˜Ïng 1TÍng quan v∑ tra c˘u £nh d¸a vào nÎidung1.1 MÎt sË ∞c tr˜ng £nh th˜Ìng s˚ dˆng trong CBIR1.1.1 Các ti∏p c™n ∞c tr˜ng toàn cˆc Các ti∏p c™n toàn cˆc th¸c hiªn trích rút các ∞c tr˜ng trên toàn bÎ £nh, các ∞c tr˜ng ˜Òc tính toán d¸a trên các thuÎc tính màu s≠c, k∏t cßu ho∞c hình d§ng cıa £nh. MÎt sË ∞ctr˜ng ˜Òc trích rút theo cách ti∏p c™n toàn cˆc nh˜ : l˜Òc Á màu, t˜Ïng quan màu, mô menmàu, Gabor wavelet, bi∏n Íi Gabor, GIST ˜Òc s˚ dˆng trong các công trình [CT6], [CT7].1.1.2 Các ti∏p c™n ∞c tr˜ng cˆc bÎ Các kˇ thu™t phát hiªn các i∫m nÍi b™t ã ˜Òc ∑ xußt trong mÎt sË nghiên c˘u nh˜ SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) và SURF (Speed Up Robust Features). Các ∞c tr˜ng này ˜Òc s˚ dˆng trong mÎt sË th¸c nghiªm cıa công trình [CT5]. 41.2 K∏t hÒp a ∞c tr˜ng trong CBIR Nhi∑u nghiên c˘u CBIR s˚ dˆng k∏t hÒp nhi∑u ∞c tr˜ng tr¸c quan gÁm các ki∫u màu s≠c,k∏t cßu và hình d§ng, mÈi ki∫u gÁm nhi∑u bÎ ∞c tr˜ng. ◊u i∫m nh¨m nhßn m§nh óng ...