MỘT PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỰA TRÊN CÂY KD-TREE CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH
Tập 129 Số 2A (2020), Bài nghiên cứu
Tập 129 Số 2A (2020)

MỘT PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỰA TRÊN CÂY KD-TREE CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH

Bài nghiên cứu
https://doi.org/10.26459/hueuni-jtt.v129i2A.5649
Đã xuất bản 2020-03-27
Nguyen Thi Dinh
Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM
PDF

Từ khóa

BKD-Tree
độ đo tương tự
phân cụm
ảnh tương tự
tìm kiếm ảnh

Tóm tắt

TÓM TẮT

Trong bài báo này, chúng tôi xây dựng một mô hình phân cụm dữ liệu cho bài toán tìm kiếm ảnh dựa trên cây BKD-Tree, một cải tiến cải tiến của cây KD-Tree, gồm: (1) lưu trữ các đối tượng đa chiều tại nút lá để tạo ra một mô hình phân cụm trên cơ sở phương pháp học bán giám sát; (2) tạo ra một cấu trúc cây cân bằng nhằm tăng hiệu suất cho bài toán tìm kiếm ảnh. Dựa trên cơ sở lý thuyết đề nghị, chúng tôi đề xuất mô hình truy vấn ảnh trên cây BKD-Tree và thực nghiệm trên bộ ảnh ImageCLEF (gồm 20.000 ảnh). Kết quả thực nghiệm của chúng tôi được so sánh với một số công trình gần đây trên cùng bộ dữ liệu để minh chứng tính hiệu quả của phương pháp đã được đề xuất. Theo kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của chúng tôi là hiệu quả và có thể áp dụng được cho các hệ thống tìm kiếm ảnh tương tự theo nội dung.
https://doi.org/10.26459/hueuni-jtt.v129i2A.5649
PDF

Tài liệu tham khảo

  1. Y. He, G.Lu and S. Teng, "An Investigation of Using K-d Tree to Improve Image Retrieval Efficiency". Digital Image Computing Techniques and Application 21--22 January 2002, Melbourne, Australia.
  2. B.S. Banerjee M., Pal S.K, "Content-Based Image Retrieval using SURF and Colour Moments", Global Journal of Computer Science and Technology, Volume XI Issue X Version.
  3. J.Dr.Mohammed Otair, "Approximate K-Nearest Neighbour Based Spatial Clustering Using K-D Tree". International Journal of Database Management Systems ( IJDMS ) Vol.5, No.1, February 2011.
  4. L. K. Punitha. S. C, "Density Based Clustering using Enhanced KD Tree", International Journal of Computer Science Engineering and Technology( IJCSET), Vol 4, Issue 11, 314-318, November 2014.
  5. Y. H. S. Kumar, "KD-Tree Approach in Sketch Based Image Retrieval", International Conference on Mining Intelligence and Knowledge Exploration, pp 247-258, 2015
  6. J. H. Zouaki, B.Abdelkhalak, " Indexing and content-based image retrieval", 2011 International Conference on Multimedia Computing and Systems, 10.1109/ICMCS.2011.5945587, 12 July, 2011.
  7. J.Das and M. Gogoi, " Indexing of Voluminous Data Using K-D Tree with Reference to CBIR", International Journal of Computer Sciences and Engineering, Volume-4, Special Issue-7, Dec 2016.
  8. Thanh Manh Le, Thanh The Van, “Image retrieval system based on emd similarity
  9. measure and S-Tree”, ICITES-2012, Springer Verlag, LNEE 234 (2013) 139-146,
  10. N.V.T. Thanh The Van, Thanh Manh Le, "The Method Proposal of Image Retrieval Based on K-Means Algorithm", Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 746, no. 2, pp. 481–490, 2018.
  11. Nguyễn Thị Uyên Nhi, Văn Thế Thành, Lê Mạnh Thạnh, "A Self-Balanced Clustering Tree apply for Semantic-Based Image Retrieval", Fundamental and Applied IT Reseach (FAIR), Hue University, NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, ISBN, 2019.
  12. Nguyễn Minh Hải, Lê Thị Vĩnh Thanh, Văn Thế Thành, Trần Văn Lăng, "Tra cứu ảnh theo ngữ nghĩa dựa trên cây phân cụm phân cấp", Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT (FAIR), ĐH Huế, Nhà xuất bản Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, ISBN: xx, tr.xx-xx, 2019.
  13. Văn Thế Thành1,*, Lê Mạnh Thạnh, "Truy vấn ảnh tri thức dựa trên chữ ký nhị phân", Jos.hueuni.edu.vn, Tập. 97; Số. 9; Năm 2014.
  14. Hasan Al-Jabbouli, "Data clustering using the Bees Algorithm and the Kd-Tree structure", Intelligent Systems Research Laboratory, Manufacturing Engineering Centre, Cardiff University, United Kingdom, 2009.
  15. Shadi Abudalfa, Mohammad Mikki, "A Dynamic Linkage Clustering using KD-Tree", the International Arab Journal of Information Technology, Vol. 10, No. 3, May 2013.
  16. Stephen J. Redmond, Conor Heneghan. "A method for initialising the K-means clustering algorithm
  17. using kd-trees " ScienceDirect, Pattern Recognition Letters 28 (2007) 965–973.
  18. Zhi-chun huang, patrick p. K. Chan, wing w. Y. Ng, daniel s. Yeung. "Content-Based Image Retrieval Using Color Moment And Gabor Texture Feature". Proceedings of the Ninth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Qingdao, 11-14 July 2010.
  19. S. Mangijao Singh, K. Hemachandran, "Content-Based Image Retrieval using Color Moment and Gabor Texture Feature ", IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 5, No 1, September 2012.
  20. Cevikalp H., Elmas M., Ozkan S., “Large-scale image retrieval using transductive support vec-tơ machines”, Computer Vision and Image Understanding, vol. no. pp.1-11, 2017.
  21. Jiu M., Sahbi H., “Nonlinear Deep Kernel Learning for Image Annotation”, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 26, no.4, pp.1820-1832, 2017.
  22. Thinh N.V., Thanh T.V., Thanh M.L., "The Method Proposal of Image Retrieval Based on K-Means Algorithm", Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 746, no. 2, pp. 481–490, 2018.
Creative Commons License

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2020 Array