PHÂN LỚP HÌNH ẢNH DỰA TRÊN CẤU TRÚC KD-TREE

Tóm tắt

Trong bài báo này, một phương pháp phân lớp hình ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree được đề xuất nhằm thực hiện phân lớp nhiều lần cho một ảnh đầu vào theo mô hình phân lớp đa tầng. Chúng tôi đã đề xuất các thuật toán phân lớp hình ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree, huấn luyện bộ véc-tơ phân lớp và mô hình phân lớp ảnh. Dựa trên cơ sở lý thuyết này, chúng tôi thực nghiệm trên các bộ ảnh COREL, Wang, CIFAR-100, Caltech101, Clatech256 với hai nhóm đặc trưng SCH, SCH36 và so sánh với các công trình khác cùng bộ dữ liệu để chứng minh tính khả thi của phương pháp. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của chúng tôi là hiệu quả và có thể áp dụng được cho các hệ phân loại hình ảnh thuộc các lĩnh vực khác nhau. Đồng thời, đây là một hướng tiếp cận mới trên cấu trúc KD-Tree áp dụng cho bài toán phân lớp hình ảnh được đánh giá với hiệu suất cao hơn các phương pháp khác thực hiện trên cùng bộ ảnh.