TAILIEUCHUNG - Một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc R-Tree kết hợp KD-Tree Random Forest

Bài viết Một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc R-Tree kết hợp KD-Tree Random Forest trình bày các công trình liên quan về gom cụm trên R-Tree, phân lớp ảnh bằng KD-Tree và rừng ngẫu nhiên; Đề xuất mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên sự kết hợp của cấu trúc KD-Tree Random Forest và R-Tree; Cấu trúc và phương pháp xây dựng KD-Tree Random Forest, xây dựng và tìm kiếm trên R-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh. | Tập 2022 Số 1 Tháng 6 Một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc R-Tree kết hợp KD-Tree Random Forest Lê Mạnh Thạnh1 Lê Thị Vĩnh Thanh1 4 Lương Thị Thanh Xuân1 5 Nguyễn Thị Định1 3 Văn Thế Thành2 1 Trường Đại học Khoa học Đại học Huế 2 Trường Đại học Sư phạm TP. HCM 3 Khoa Công nghệ Thông tin Trường ĐH Công nghiệp Thực phẩm 4 Trường Đại học Bà Rịa Vũng Tàu 5 Trường THCS-THPT Nguyễn Văn Khải Đồng Tháp Tác giả liên hệ Văn Thế Thành thanhvt@ Ngày nhận bài 15 04 2022 ngày sửa chữa 01 06 2022 ngày duyệt đăng 30 06 2022 Định danh DOI Tóm tắt Nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh là vấn đề được quan tâm trong lĩnh vực thị giác máy tính. Trong bài báo này một phương pháp kết hợp cấu trúc R-Tree và KD-Tree Random Forest được thực hiện nhằm nâng cao hiệu suất phân lớp và tìm kiếm ảnh. Với mỗi ảnh đầu vào được phân lớp bằng KD-Tree Random Forest sau đó kỹ thuật gom cụm trên R-Tree được thực hiện và tìm kiếm tập ảnh tương tự. Để thực hiện bài toán này phương pháp xây dựng KD-Tree Random Forest kết hợp với cấu trúc R-Tree cùng với các thuật toán xây dựng rừng ngẫu nhiên phân lớp và tìm kiếm ảnh được đề xuất. Trên cơ sở đó một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên sự kết hợp KD-Tree Random Forest và R-Tree được đề xuất. Thực nghiệm được thực hiện trên các bộ ảnh COREL và Caltech101 nhằm để đánh giá tính khả thi hiệu quả của mô hình đồng thời so sánh với các công trình khác thực nghiệm trên cùng bộ dữ liệu và so sánh với kết quả truy vấn ảnh khi sử dụng một cấu trúc riêng lẻ. Theo kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất của chúng tôi là hiệu quả và có thể áp dụng được cho các hệ truy vấn ảnh với nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Từ khóa KD-Tree Random Forest R-Tree gom cụm phân lớp tìm kiếm ảnh Title A Model of Combining R-Tree and KD-Tree Random Forest for Content-based Image Retrieval Abstract Improving image query performance is a matter of interest in the field of computer vision. In this paper a method combining R-Tree and

• Kỹ thuật lập trình
• Truy vấn ảnh
• Cấu trúc R Tree
• Cấu trúc KD Tree Random Forest
• Thị giác máy tính
• Bộ ảnh COREL
• Bộ mô tả mới ứng dụng
• Truy vấn ảnh dùng Contourlet Co Occurrence
• Truy vấn ảnh dùng
• Contourlet Co Occurrence
• Ứng dụng truy vấn ảnh
• Hệ truy vấn ảnh sử dụng chữ ký mờ
• Cây FS tree
• Hình ảnh theo chuẩn MPEG7
• Chữ ký mờ
• Hệ truy vấn ảnh
• Truy vấn ảnh dựa trên cây S Tree
• Chữ ký nhị phân
• Bộ sưu tập ảnh ImgCollect
• Cấu trúc dữ liệu cây Sig Tree
• Dữ liệu không gian
• Nén ảnh raster
• Truy vấn không gian
• Tối ưu truy vấn
• Dữ liệu ảnh viễn thám dạng Raster
• dữ liệu đa phương tiện
• tìm kiếm hình ảnh
• công cụ tìm kiếm
• truy vấn văn bản
• trực quan đề nghị
• xây dựng một truy vấn
• Truy vấn ảnh dựa vào nội dung
• Tra cứu ảnh dựa trên nội dung
• Đặc trưng mức thấp
• Chuẩn hóa đặc trưng mức thấp
• Chất lượng CBIR
• Phân tích tự ðộng
• dữ liệu video số
• truy tìm thông tin thị giác
• xử lý ảnh số
• truy vấn dữ liệu
• khoa học máy tính
• Độ đo đánh hạng đa tạp
• Thuật toán FCM
• Phân cụm dữ liệu lớn
• Thuật toán EMR
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kĩ thuật
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ
• Truy vấn ảnh theo nội dung
• Đặc điểm trên nền Wavelets
• Xây dựng các thuật toán trích
• Câu truy vấn SPARQL
• Tìm kiếm ảnh dựa vào Ontology
• Ontology bán tự động
• Hệ truy vấn onSBIR
• Bài toán tìm kiếm trên Ontology
• Phương pháp tra cứu ảnh khuôn mặt
• Bộ phân lớp SVM
• Truy vấn trên Ontology
• Nhận dạng khuôn mặt trực tiếp
• Dạy học khoa học
• Dạy học dựa trên truy vấn
• Thành tích khoa học
• Năng lực khoa học
• Phương pháp dạy học
• luận văn
• công nghệ thông tin
• tìm kiếm ảnh
• thuật toán tính hạng ảnh
• cơ sở dữ liệu lưu trữ
• yêu cầu truy vấn
• Tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• Phản hồi liên quan
• Truy vấn đa điểm
• Phân cụm phổ
• Tra cứu ảnh sử dụng phân cụm phổ
• Phương pháp SCRF
• Kỹ thuật tra cứu ảnh
• Phương pháp tra cứu ảnh
• Tra cứu ảnh
• Nhu cầu thông tin người dùng
• Biểu diễn nhu cầu thông tin
• Đa truy vấn
• Tra cứu ảnh trên Web
• Phân lớp ảnh
• Mạng nơ ron tích chập
• Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa
• Bộ dữ liệu ảnh Caltech 256
• Tập từ vựng thị giác
• thuật toán tìm kiếm
• máy tìm kiếm ảnh lớp
• giao diện ngươi dùng
• giao diện truy vấn
• Độ tương tự nhận thức
• Tương tự nhận thức
• Véc tơ đặc trưng
• Điều chỉnh truy vấn
• Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm
• Độ đo tương tự
• Ảnh tương tự
• Mô tả cây BKD Tree cải tiến
• Xây dựng cấu trúc cây BKD Tree
• Mạng nơron tích chập
• Phương pháp tìm kiếm
• Câu lệnh SPARQL
• Phương pháp K means
• Cấu trúc cây phân cụm C tree
• Bộ dữ liệu ảnh ImageCLEF
• Thông tin ngữ nghĩa
• Phân cụm K means
• Bài toán truy vấn
• Ngữ nghĩa SBIR
• Đồ thị cụm
• Tập dữ liệu ảnh ImageCLEF
• Phương pháp gom cụm đặc trưng thị giác
• Cây C Tree
• Bộ mô tả màu chủ đạo MPEG 7
• Phép lọc Sobel
• Phương pháp LoG
• Phép lọc Gaussian
• Hệ truy vấn