Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
(2019) Trang: 225-233
Tạp chí: FAIR
Liên kết:

Tìm kiếm ảnh là lĩnh vực đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng khoa học máy tính, xu hướng nghiên cứu hiện nay là kết hợp các thuật toán và các phương pháp trích đặc trưng dữ liệu để làm tăng hiệu quả tìm kiếm. Một trong những phương pháp được sử dụng hiệu quả đó là kỹ thuật phản hồi tương đồng để con người xác định một ảnh kết quả là phù hợp hoặc không phù hợp với ảnh truy vấn thông qua đó điều chỉnh truy vấn gốc sao cho gần hơn hơn các kết quả cần tìm. Bên cạnh đó, người ta còn sử dụng kỹ thuật gom nhóm để làm tăng hiệu quả lấy phản hồi, thay vì mỗi lần phản hồi, người dùng chỉ chọn một ảnh thì với phương pháp này, người dùng sẽ chọn một nhóm ảnh, tất cả ảnh trong nhóm sẽ được coi là tương đồng hoặc không tương đồng. Trong tìm kiếm ảnh, đặc trưng cục bộ thường xuyên được sử dụng bởi vì đặc trưng này phù hợp để xác định các đối tượng bên trong ảnh, đồng thời không bị ảnh hưởng bởi kích thước, góc quay và độ sáng của hình ảnh cũng như các đối tượng trong ảnh. Ngoài ra, ảnh trên Internet thường được kèm theo những ghi chú hoặc mô tả ngắn (gọi chung là mô tả), có giá trị rất lớn trong việc thể hiện nội dung bên trong bức ảnh. Sử dụng đồng thời đặc trưng ảnh và đặc trưng văn bản là một hướng tiếp cận mới và đã được chứng minh hiệu quả trong các nghiên cứu về máy học. Từ thực tế đó, nghiên cứu đề xuất sử dụng kết hợp kỹ thuật gom nhóm để lấy phản hồi tương đồng, với đặc trưng ảnh là đặc trưng cục bộ và đặc trưng văn bản. Nghiên cứu được cài đặt và đánh giá trên tập dữ liệu “Di sản văn hoá phi vật thể khu vực Đồng bằng sông Cửu Long” được thu thập tự động từ Internet bằng công cụ Web crawler, kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp được đề xuất đã mang lại hiệu quả tốt trong việc nâng cao hiệu quả phản hồi cũng như kết quả tìm kiếm.

 

CTUJoS indexed by Crossref

Vietnamese | English


BC thường niên 2019


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...