TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC W X NGUYỄN BÁ CÔNG NGUYỄN HỮU ĐỨC THIẾT KẾ HỆ THỐNG TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP VÀ ĐẶC TRƯNG CẤP CAO LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC Tp Hồ Chí Minh –Năm 2005 Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC W X NGUYỄN BÁ CÔNG -0112127 NGUYỄN HỮU ĐỨC -0112168 THIẾT KẾ HỆ THỐNG TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP VÀ ĐẶC TRƯNG CẤP CAO LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC Giảng viên hướng dẫn Ths – Lý Quốc Ngọc Tp Hồ Chí Minh –Năm 2005 Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Lời cảm ơn Đầu tiên chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Thầy Lý Quốc Ngọc, người tận tình hướng dẫn, động viên giúp đỡ chúng em suốt thời gian qua Nếu lời dẫn, tài liệu, lời động viên khích lệ Thầy luận văn khó lòng hòan thiện Một lần chúng em xin tỏ lòng biết ơn Thầy Cũng xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè ngừơi thân ủng hộ động viên tinh thần chúng em để luận văn hòan thành Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy cô khoa Công nghệ thông tin tận tình bảo giúp đỡ chúng em suốt thời gian chúng em học đại học suốt trình chúng em làm luận văn Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2005 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 i Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Lời mở đầu Cùng với mở rộng multimedia, với khối lượng hình ảnh phim lưu trữ ngày lớn, với phát triển vượt bậc thiết bị Điện Tử, Tin Học Viễn Thông thu hút ngày nhiều chuyên gia vào nghiên cứu công cụ cung cấp cho việc lấy thông tin liệu ảnh từ nội dung chúng Hiện giới việc truy tìm ảnh bước sang thời kỳ mới, thời kỳ truy tìm ảnh dựa vào nội dung Việc truy tìm liệu hình ảnh dựa vào nội dung ảnh ngày phát triển mạnh mẽ, khắc phục khuyết điểm việc truy tìm ảnh dựa vào văn kí tự Dữ liệu đầu vào mô gần gũi với người hơn, kết ảnh trả mang ngữ nghĩa gần với ảnh truy vấn Nằm xu hướng đó, luận văn chúng em trình bày mô hình truy tìm thông tin hình ảnh dựa vào nội dung thông qua đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao ảnh Nó sử dụng tổ chức sở hữu tư liệu ảnh video, thư viện số, ảnh vệ tinh, ảnh y học, giáo dục từ xa,… Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 ii Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng 07 năm 2005 ThS.Lý Quốc Ngọc Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 iii Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Tp Hồ Chí Minh, ngày Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 tháng 07 năm 2005 iv Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Mục lục Lời cảm ơn i Lời mở đầu ii NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN iii NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iv Mục lục v Mục lục hình ix Thuật ngữ chuyên ngành xiv Chương Tổng quan 1.1 Hướng truy tìm ảnh dựa vào nội dung 1.2 Hệ thống tìm kiếm ảnh hệ (dựa vào văn bản) 1.3 Hệ thống tìm kiếm thông tin trực quan hệ 1.3.1 Các hệ thống tìm kiếm ảnh tĩnh 1.3.2 Các hệ thống tìm kiếm phim ảnh (video) 1.3.3 Các hệ thống tìm kiếm ảnh chiều video 1.3.4 Các hệ thống tìm kiếm Internet 1.4 Xu hướng phát triển từ đặc trưng cấp thấp đến đặc trưng cấp cao tiến dần đến ngữ nghĩa 1.5 Một số hệ thống truy tìm ảnh dựa vào nội dung 10 1.6 Sự hình thành “Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao” 11 1.7 Hướng tiếp cận toán 13 1.7.1 Xây dựng sở liệu 13 1.7.2 Xây dựng hệ thống tìm kiếm 14 1.7.2.1 Tìm kiếm dựa vào phân bố mang tính tòan cục 14 1.7.2.1.1 Đặc trưng lược đồ màu 14 1.7.2.1.2 Đặc trưng vector liên kết màu (Color Coherence Vector) 14 1.7.2.1.3 Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) 15 1.7.2.1.4 Đặc trưng lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 16 1.7.2.1.5 Đặc trưng Vector liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 16 1.7.2.2 Tìm kiếm dựa vào phân bố mang tính cục 17 1.7.2.3 Tìm kiếm theo vùng, đối tượng 18 1.7.2.4 Tìm kiếm theo ngữ nghĩa 20 Chương CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 21 2.1 Màu sắc 22 2.1.1 Khái niệm màu sắc 22 2.1.2 Một số đặc tính vật lý đặc biệt màu sắc 22 2.1.3 Các hệ màu thông dụng 24 2.1.3.1 Hệ màu chuẩn RGB: 24 2.1.3.2 Hệ màu CMY 25 2.1.3.3 Hệ màu YIQ 26 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 v Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao 2.1.3.4 Hệ màu L*a*b: 27 2.1.3.5 Hệ màu HSI: Hue-Saturation-Intensity 27 2.1.4 Các đặc trưng màu sắc 30 2.1.4.1 Lược đồ màu (Histogram) 30 2.1.4.2 Vector liên kết màu (Color Coherence Vector) 32 2.1.4.3 Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) 34 2.2 Vân (textture) 38 2.2.1 Khái niệm 38 2.2.2 Một số loại vân tiêu biểu 39 2.2.3 Ma trận đồng (Co-occurrence Matrix) 39 2.2.4 Phép biến đổi Wavelet 41 2.3 Hình dáng 43 2.3.1 Khái niệm biên cạnh 43 2.3.2 Các phương pháp phát biên 44 2.3.2.1 Phát biên trực tiếp 44 2.3.2.2 Phương pháp phát biên gián tiếp 48 2.3.3 Các đặc trưng biên cạnh 49 2.3.3.1 Lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 49 2.3.3.2 Vector liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector): 51 2.3.4 Vùng đặc trưng vùng 52 2.3.4.1 Đặc trưng màu 53 2.3.4.2 Đặc trưng vân 53 2.3.4.3 Đặc trưng hình dáng 53 2.4 Độ đo 55 2.4.1 Khái niệm 55 2.4.2 Một số độ đo thông dụng 56 2.4.2.1 Khoảng cách Minkowsky: 56 2.4.2.2 Độ đo khoảng cách min-max: 56 2.4.2.3 Khoảng cách Euclide L2: 56 2.4.2.4 Khoảng cách city-block L1: 56 2.4.3 Các độ đo sử dụng tóan 57 2.4.3.1 Độ đo tương tự bin màu hệ màu HSI 57 2.4.3.2 Độ đo dùng cho lược đồ màu 57 2.4.3.3 Độ đo dùng cho đặc trưng liên kết màu (Color Coherence Vector) 61 2.4.3.4 Độ đo dùng cho đặc trưng tự tương quan màu(AutoCorrelogram) 61 2.4.3.5 Độ đo dùng cho đặc trưng lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 62 2.4.3.6 Độ đo dùng cho đặc trưng liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 62 Chương TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP THẤP 64 3.1 Các đặc trưng sử dụng để truy tìm ảnh 65 3.1.1 Đặc trưng màu sắc 65 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 vi Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao 3.1.1.1 Lược đồ màu (histogram) 65 3.1.1.2 Vector liên kết màu (Color Coherence Vector) 65 3.1.1.3 Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) 66 3.1.2 Đặc trưng hình dáng 67 3.1.2.1 Lược đồ hệ số góc (Edge Direction Histogram) 67 3.1.2.2 Vector liên kết hệ số góc (Edge Direction Coherence Vector) 67 3.2 Giải thuật phân lớp phân cấp (Hierarchical Agglomerative Clustering Algorithm- HAC) áp dụng giải thuật phân lớp ảnh theo đặc trưng ảnh 68 3.2.1 Tổng quan giải thuật 68 3.2.2 Giải thuật 68 3.2.3 Áp dụng giải thuật phân lớp phân cấp vào việc xây dựng phân cấp theo đặc trưng ảnh 70 3.3 Tạo mục truy tìm ảnh 78 3.4 Các chiến lược truy tìm ảnh 79 3.4.1 Truy tìm ảnh xét đến tính phân bố toàn cục 79 3.4.1.1 Tìm kiếm theo màu sắc 79 3.4.1.1.1 Lược đồ màu 79 3.4.1.1.2 Vector liên kết màu 80 3.4.1.1.3 Đặc trưng tương quan màu (Correlogram): 82 3.4.1.2 Tìm kiếm theo hình dáng 82 3.4.1.2.1 Lược đồ hệ số góc 83 3.4.1.2.2 Vector liên kết hệ số góc 83 3.4.1.3 Tìm kiếm kết hợp 84 3.4.1.3.1 Tìm kiếm kết hợp đặc trưng với dùng toán tử BOOL 85 3.4.1.3.2 Tìm kiếm kết hợp đặc trưng với dùng trọng số 86 3.4.2 Truy tìm ảnh xét đến tính phân bố cục (yếu tố không gian) 87 3.4.2.1 Tìm kiếm xét đến tính cục với việc chia lưới tìm kiếm 87 3.4.2.2 Tìm kiếm xét đến tính cục với việc vẽ 90 Chương TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG CẤP CAO 93 4.1 Bài toán phân đoạn ảnh 94 4.1.1 Chọn đặc trưng để phân đoạn ảnh 94 4.1.2 Phân đoạn ảnh 96 4.1.3 Các ví dụ toán phân đoạn ảnh 98 4.2 Vùng đặc trưng vùng 99 4.3 Áp dụng giải thuật phân lớp phân cấp vào toán phân lớp vùng 101 4.4 Tạo mục tìm kiếm 105 4.5 Các chiến lược truy tìm theo đặc trưng cấp cao 105 4.5.1 Giai đoạn nhập liệu 106 4.5.2 Giai đoạn truy tìm 110 4.5.3 Giai đoạn hạng (RANKING) 110 Chương TRUY TÌM ẢNH DỰA VÀO NGỮ NGHĨA 112 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 vii Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao Chương CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 117 6.1 Cài đặt 118 6.1.1 Chương trình 118 6.1.2 Các đặc trưng sử dụng cho chương trình 118 6.1.3 Cơ sở liệu 119 6.1.3.1 Cơ sở liệu truy tìm theo đặc trưng cấp thấp 119 6.1.3.2 Cơ sở liệu truy tìm theo đặc trưng cấp cao 119 6.1.4 Chức truy tìm ảnh 119 6.2 Thử nghiệm 120 6.2.1 Tìm kiếm xét đến tính toàn cục 120 6.2.1.1 Tìm kiếm theo lược đồ màu 120 6.2.1.2 Tìm kiếm theo lược đồ hệ số góc 121 6.2.1.3 Tìm kiếm theo vector liên kết màu 123 6.2.1.4 Tìm kiếm theo vector liên kết hệ số góc 124 6.2.1.5 Tìm kiếm theo AutoCorrelogram 125 6.2.1.6 Tìm kiếm ảnh việc kết hợp đặc trưng với theo tóan tử AND 126 6.2.1.7 Tìm kiếm ảnh cách kết hợp đặc trưng dùng trọng số 128 6.2.2 Tìm kiếm dựa tính phân bố cục 129 6.2.2.1 Tìm kiếm cách chia lưới 129 6.2.2.2 Tìm kiếm cách vẽ vùng 133 6.2.3 Tìm kiếm dựa theo vùng, đối tượng ảnh có sẵn 135 6.2.4 Tìm kiếm dựa theo vùng, đối tượng mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng ảnh 141 6.2.5 Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa 144 6.3 Kết thực nghiệm hệ thống 145 6.3.1 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp 146 6.3.2 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp cao 147 Chương TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 148 7.1 Tổng kết 149 7.2 Hướng phát triển 149 7.3 Kết luận 149 TÀI LIỆU THAM KHẢO 151 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 viii Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Hình 156: Tập kết tìm theo vùng sư tử Để lọai bớt ảnh dư thừa tìm kiếm cho kết xác người dùng chọn thêm vùng tìm kiếm hay tăng ngưỡng tìm kiếm Ví dụ người dùng chọn thêm vùng bầu trời cho việc tìm kiếm: Hình 157: Minh họa tìm kiếm theo toán tử BOOL Kết thu sau: Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 138 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Hình 158: Tập kết thu Ví dụ 3: Ảnh ban đầu Hình 159: Ảnh sau phân đoạn Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 139 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Người dùng tìm kiếm câu truy vấn Hình 160: Minh họa câu truy vấn Kết tìm được: Hình 161: Kết tìm Khi người dùng tìm kiếm theo câu truy vấn sau: Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 140 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Hình 162: Câu truy vấn Kết thu được: Hình 163: Kết thực câu truy vấn 6.2.4 Tìm kiếm dựa theo vùng, đối tượng mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng ảnh Ví du 1: Khi người dùng muốn tìm ảnh có xanh người dùng chọn vùng câu truy vấn dạng sau: Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 141 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Hình 164: Hình minh họa tìm kiếm theo vùng Kết thu được: Hình 165: Kết tìm Ví dụ 2: Khi người dùng muốn tìm ảnh có hoa màu vàng màu xanh: Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 142 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Hình 166: Minh họa câu truy vấn theo vùng Kết thu được: Hình 167: Tập Kết tìm Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 143 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm 6.2.5 Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa Ví dụ 1: với nhãn hổ gán cho vùng sau sở liệu: Khi muốn tìm kiếm hình có hổ người dùng việc đánh từ khoá “hổ con” để tìm kiếm Kết tìm kiếm với từ khoá hổ sau: Hình 168:Tập kết tìm kiếm với từ khoá” hổ con” Ví dụ 2: Với từ khoá “Chúa sơn lâm” gán cho sư tử sở liệu Khi muốn tìm kiếm sư tử, người dùng thực từ khóa “ Chúa sơn lâm” cho sư tử Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 144 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm Hình 169: Ảnh minh hoạ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, từ khoá “Chúa sơn lâm” Kết tìm kiếm sau: Hình 170: Kết tìm kiếm với từ khoá “ Chúa sơn lâm” với độ giống 64% 6.3 Kết thực nghiệm hệ thống Để đánh giá tính hiệu hệ thống chúng em sử dụng đại lượng: ƒ Độ xác = Số ảnh tìm / Số ảnh tìm Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 145 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm ƒ Độ trung thực = Số ảnh tìm / Tổng số ảnh thực có 6.3.1 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp Phương pháp nhập liệu Số mẫu thử Độ xác Phương pháp truy tìm Chọn ảnh truy vấn Độ trung thực trung bình trung bình 200 90 83 200 82 78 200 86 80 200 92 84 200 90 84 200 91 83 200 92 83 Truy tìm dựa vào lược đồ màu Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lươc đồ hệ số góc Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lược đồ liên kết hệ số góc Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào lược đồ vector liên kết màu Chọn ảnh truy vấn Truy tìm dựa vào correlogram Chọn ảnh truy vấn Truy tìm cách chia lưới Chọn ảnh truy vấn Truy tìm cách vẽ vùng Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 146 Chương 6:Cài đặt thử nghiệm 6.3.2 Thực nghiệm việc tìm kiếm theo đặc trưng cấp cao Phương pháp nhập liệu Số mẫu Độ xác Độ trung thực Phương pháp truy tìm thử trung bình trung bình Chọn vùng ảnh truy vấn 150 94 91 150 95 92 150 95 92 Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng Chọn mẫu truy vấn có sẵn Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng Chọn ngữ nghĩa vùng Truy tìm dựa vào độ đo đối sánh vùng Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 147 Chương 7:Tổng kết hướng phát triển Chương TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 148 Chương 7:Tổng kết hướng phát triển 7.1 Tổng kết Hiện hệ thống “Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao” có khả năng: ƒ Tìm kiếm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp (hay tìm kiếm ảnh dựa vào tính phân bố tòan cục) ƒ Tìm kiếm ảnh dựa vào tính phân bố cục (tìm kiếm việc chia lưới hay cho người dùng vẽ ảnh truy vấn) ƒ Tìm kiếm ảnh dựa vào vùng, đối tượng ảnh có sẵn ƒ Tìm kiếm dựa vào vùng,đối tượng mà người dùng chưa có ý niệm rõ ràng ảnh cần tìm kiếm ƒ Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa (bán tự động) Với chức hệ thống hòan thành mục tiêu đề ban đầu xây dựng hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp, đặc trưng cấp cao hướng tới việc tìm kiếm ảnh dựa vào ngữ nghĩa 7.2 Hướng phát triển Với hệ thống này, chúng em xây dựng tảng vững giúp ta lấp dần hố ngăn cách đặc trưng cấp thấp, cấp cao với ngữ nghĩa ảnh Đây hệ thống mở, tạo tiền đề cho việc tiến lên ngữ nghĩa cách dễ dàng Cụ thể hệ thống phát triển lên thành hệ thống dịch ảnh tự động thông qua việc học mẫu để gán nhãn cho vùng Cùng với kết hợp với việc xây dựng luật ngôn ngữ riêng, giúp ta tiến lên bước truy tìm ảnh cao là: truy tìm ảnh câu truy vấn dạng ngôn thông thường 7.3 Kết luận Hệ thống “Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp đặc trưng cấp cao” công trình có ý nghĩa Đây sản phẩm thể trí tuệ Việt Nam, sản phẩm người Việt Nam hoà vào trào lưu phát triển chung Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 149 Chương 7:Tổng kết hướng phát triển giới Nhận thức rõ ý nghĩa to lớn này, chúng em nguyện cố gắng nhiều nữa, tìm hiểu cải tiến chất lượng cho hệ thống hòan thiện Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 150 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Alberto Del Bimbo,”Visual Information Retrieval”, Morgan Publishers, Inc.1999 [2] D BimBo Visual information Retrieval Morgan Kaufmann ,1999 [3] Ihtisham Kabir Ihtisham Kabir,”High Performance Computer Imaging”, Manning Publiccations Company, 1996 [4] Lý Quốc Ngọc Truy tìm thông tin thị giác dựa vào nội dung phương pháp gán nhãn ngữ nghĩa cho ảnh Tạp chí phát triển khoa học công nghệ, tập 7, tháng 4&5 năm 2004 [5] Nguyễn Lãm, Lý Quốc Ngọc, Dương Anh Đức, Nguyễn Bá Công, Nguyễn Hữu Đức Truy tìm hình ảnh dựa vào nội dung phương pháp đánh vần ảnh Tạp chí phát triển khoa học công nghệ [6] Rafael C.Gonzalez, Richard E.Woods Digital Image Processing Second Edition, Prentice – Hall, Inc.2002 [7] Quoc Ngoc Ly, Anh Duc Duong Hierarchical Algorithm Clustering in Content-Based-Image-Retrieval Proceedings of The International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communication (ITC- CSCC 2005), July 4, 2005 Korea [8] Quoc Ngoc Ly, Anh Duc Duong Hierarchical Data Model in Content-based Image Retrieval International Journal of Information Technology, International Conference on Intelligent Computing, 23-28 August, 2005 China [9] Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 151 Tài liệu tham khảo Pattern Recognition, Academic Press, 1999 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 152 [...]... của hệ thống tìm kiếm thế hệ mới 1.4 Xu hướng phát triển từ đặc trưng cấp thấp đến đặc trưng cấp cao và tiến dần đến ngữ nghĩa Nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của con người trong tìm kiếm ảnh, nên các hệ thống truy tìm ảnh đã không ngừng nâng cao khả năng tìm kiếm của mình Các hệ thống tìm kiếm theo các trưng cấp thấp đang dần được thay thế bằng các hệ thống tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp kết... động với hiệu quả không cao Do đó, nhu cầu đòi hỏi phải có hệ thống tìm kiếm họat động với hiệu quả cao hơn cũng như tiện dụng hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của con người Để đáp ứng nhu cầu trên, hàng lọat những hệ thống truy tìm ảnh dựa vào nội dung mới ra đời trong đó có hệ thống Truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao Mô hình hệ thống tìm kiếm thế hệ mới: Nguyễn Bá Công... thấp, còn đặc trưng cấp cao thì các hệ thống trên chỉ kết thúc trong giai đọan tìm theo hình dáng ảnh, chưa đến giai đọan tách vùng ảnh Do đó, đòi hỏi phải có một hệ thống họat động với hiệu quả cao hơn, dữ liệu mô tả đầu vào mô phỏng gần gũi với con người hơn Để đáp ứng yêu cầu đó, một hệ thống tìm kiếm mới ra đời hệ thống “ T ruy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao Hệ thống này có... cũng phải dựa vào các đặc trưng cấp thấp như lược đồ màu, vector liên kết màu, Do đó, đặc trưng cấp thấp là nền tảng để xây dựng các hệ thống cao hơn và cũng như tìm kiếm theo đặc trưng cấp thấp không bao giờ bị lạc hậu Sau đây là mô hình của hệ thống: Hình 7:Mô hình Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com... thường, nghĩa là xem từng tấm ảnh cho đến khi tìm thấy ảnh cần tìm Việc tìm kiếm này làm tốn rất nhiều thời gian chúng ta Do đó, nhu cầu đòi hỏi phải có một công cụ hỗ trợ giúp cho việc tìm kiếm nhanh hơn, hiệu quả hơn Do đó đề tài Thiết kế hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao ra đời để đáp ứng nhu cầu trên Truy tìm ảnh dựa vào nội dung là tìm kiếm thông tin trực quan... Hình 115 :Ảnh truy vấn theo lược đồ hệ số góc 121 Hình 116: Tập kết quả tìm kiếm theo lược đồ hệ số góc 122 Hình 117: Tập kết quả tìm theo lược đồ hệ số góc với độ giống nhau 89% 122 Nguyễn Bá Công – Nguyễn Hữu Đức Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 xi Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao Hình 118: Ảnh truy tìm theo đặc trưng vector... được các khuyết điểm của các hệ thống trước kia, đồng thời tiến đến Tìm kiếm theo ngữ nghĩa”, tạo một bước nhảy vọt trong lĩnh vực truy tìm ảnh dựa vào nội dung 1.6 Sự hình thành Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao Giả sử khi có nhu cầu tìm kiếm một vài tấm ảnh trong cơ sở dữ liệu hàng trăm ngàn ảnh, điều này có thể thực hiện được khi ta tìm kiếm bằng tay theo cách.. .Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao Mục lục các hình Hình 1: Mô hình của hệ thống tìm kiếm thế hệ đầu tiên 4 Hình 2: Mô hình của hệ thống tìm kiếm thế hệ mới 8 Hình 3: Hình gốc 1 9 Hình 4: Ảnh giống lược đồ màu với ảnh gốc 9 Hình 5: Minh họa các vùng của ảnh 9 Hình 6: Minh họa các vùng của ảnh có gán ngữ nghĩa... hình Hệ thống truy tìm ảnh dựa vào đặc trưng cấp thấp và đặc trưng cấp cao 12 Hình 8: minh họa 2 ảnh có lược đồ màu giống nhau 89% 14 Hình 9: minh họa 2 ảnh có vector liên kết màu giống nhau 75% 15 Hình 10:minh họa 2 ảnh có đặc trưng Correlogram giống nhau 75% 15 Hình 11: minh họa 2 ảnh có lược đồ hệ số góc giống nhau 88% 16 Hình 12: minh họa 2 ảnh có Vector liên kết hệ số... liên kết màu 123 Hình 119:Tập kết quả tìm theo đặc trưng vector liên kết màu 123 Hình 120: Kết quả tìm kiếm với độ giống nhau 70% 123 Hình 121: Ảnh truy vấn theo đặc trưng vector liên kết hệ số góc 124 Hình 122: Tập kết quả tìm theo đặc trưng liên kết hệ số góc 124 Hình 123: Tập kết quả tìm theo đặc trưng liên kết hệ số góc với độ giống nhau 84% 125 Hình 124: Ảnh truy