TAILIEUCHUNG - Một phương pháp trích xuất đặc trưng cho bài toán tìm kiếm ảnh

Trong bài viết này, một phương pháp trích xuất đặc trưng cho bài toán tìm kiếm ảnh được đề xuất. Các kỹ thuật trích xuất đặc trưng bao gồm: Phân vùng ảnh dựa trên độ tương phản; Bộ mô tả màu chủ đạo MPEG-7; Nhận dạng đối tượng dựa trên biên và làm mịn bề mặt dựa trên phép lọc Sobel; Phát hiện biên đối tượng với phương pháp LoG (Laplace of Gaussian); Nâng cao cường độ ảnh với phép lọc Gaussian . | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Trường Đại học Khoa học ĐH Huế Tập 18 Số 1 2021 MỘT PHƯƠNG PHÁP TRÍCH XUẤT ĐẶC TRƯNG CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH Nguyễn Thị Uyên Nhi1 2 Văn Thế Thành3 1 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Khoa học Đại học Huế 2 Khoa Thống kê Tin học Trường Đại học Kinh tế Đại học Đà Nẵng 3 Phòng QLKH và ĐT SĐH Trường ĐH Công nghiệp Thực phẩm Email nhintu@ thanhvt@ Ngày nhận bài 6 4 2021 ngày hoàn thành phản biện 9 6 2021 ngày duyệt đăng 16 6 2021 TÓM TẮT Trong bài báo này một phương pháp trích xuất đặc trưng cho bài toán tìm kiếm ảnh được đề xuất. Các kỹ thuật trích xuất đặc trưng bao gồm phân vùng ảnh dựa trên độ tương phản bộ mô tả màu chủ đạo MPEG-7 nhận dạng đối tượng dựa trên biên và làm mịn bề mặt dựa trên phép lọc Sobel phát hiện biên đối tượng với phương pháp LoG Laplace of Gaussian nâng cao cường độ ảnh với phép lọc Gaussian. Từ đó một phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên cây C-Tree 20 được thực hiện để tìm tập các ảnh tương tự với một ảnh truy vấn cho trước. Để minh chứng cho lý thuyết đề xuất thực nghiệm được xây dựng trên tập ảnh COREL-1K WANG đồng thời đánh giá độ chính xác của phương pháp đề xuất. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp trích xuất đặc trưng hình ảnh và tìm kiếm ảnh tương tự của chúng tôi là hiệu quả. Từ khóa C-Tree phân cụm tìm kiếm ảnh trích xuất đặc trưng. 1. GIỚI THIỆU Những năm gần đây ảnh số đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau 13 . Vì vậy để truy cập cơ sở dữ liệu này nhiều hệ thống truy xuất ảnh đã được phát triển với mục đích nâng cao hiệu quả của tìm kiếm. Hệ thống truy vấn hình ảnh dựa trên nội dung CBIR Content-based Image Retrieval 4 14 24 là phương pháp tìm kiếm phổ biến hiện này. CBIR trích xuất các đặc trưng thị giác cấp thấp màu sắc kết cấu hình dạng bố cục không gian . nhằm mô tả nội dung ảnh và tạo cơ sở cho quá trình tìm kiếm ảnh. Trong bài báo này chúng tôi trích xuất đặc trưng theo màu sắc hình dạng vị trí và bề mặt đối tượng .

• Kỹ thuật lập trình
• Trích xuất đặc trưng
• Bài toán tìm kiếm ảnh
• Bộ mô tả màu chủ đạo MPEG 7
• Phép lọc Sobel
• Phương pháp LoG
• Phép lọc Gaussian
• Gom cụm kết quả tìm kiếm video
• Gom cụm video
• Trích xuất đặc trưng biểu diễn video
• Tính độ tương tự video theo đặc trưng thị giác
• Rút trích frame
• Luận án Tiến sĩ
• Công nghệ thông tin
• Kỹ thuật rút gọn
• Phân lớp dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Rút gọn đặc trưng
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Phương pháp trích xuất
• Ảnh vệ tinh
• Kỹ thuật học sâu
• Đối sánh ảnh tài liệu
• Gom cụm DBSCAN
• Đặc trưng SIFT
• Thuật toán DBSCAN
• Trích chọn đặc trưng cục bộ SIFT
• Xác định vùng ảnh tài liệu bị sai vị trí
• Tạp chí Khoa học
• Mô hình xuất hiện hoạt động
• Nhận dạng cảm xúc
• Nhận dạng biểu cảm của khuôn mặt
• Phân tích khuôn mặt
• Nhận dạng ký tự
• Bài toán nhận dạng ký tự trên container
• Phân tách các ký tự trên container
• Rút trích đặc trưng ảnh
• Nhận dạng dựa trên máy phân lớp SVM
• Quy ước số hiệu container
• Tự động phát hiện
• Hệ thống giám sát an ninh
• Bệ pan til
• Thuật toán Adaboost
• Mô hình phân tầng Cascade
• Trích xuất đặc trưng Haar Like
• Xử lý ảnh y tế
• Phân vùng ảnh
• Thuật toán phân cụm
• Ảnh chụp cắt lớp điện toán
• Cây C Tree
• Hệ truy vấn
• Tổn thương gan
• Chỉ số Hounsfield
• Mạng học sâu Faster R CNN
• Mạng nơron trích xuất đặc trưng
• Hệ thống điện
• An ninh mạng
• Thuật toán máy học
• Hệ thống máy tính human machine interface