TÌM KIẾM ẢNH THEO NGỮ NGHĨA DỰA TRÊN CẤU TRÚC iRS-TREE VÀ ONTOLOGY

Tóm tắt

Truy xuất hình ảnh theo nội dung được thực hiện dựa trên các đặc trưng cấp thấp và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, thách thức lớn của phương pháp này là khoảng cách ngữ nghĩa giữa các đặc trưng cấp thấp và các khái niệm cấp cao. Vì vậy, bài toán truy xuất hình ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa được quan tâm nghiên cứu nhằm nâng cao độ chính xác truy vấn. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình tìm kiếm ảnh và tra cứu ngữ nghĩa dựa trên cấu trúc R^S-Tree cải tiến (iR^S-Tree) và ontology. Các cải tiến trên iR^S-Tree bao gồm: (1) phép toán thêm phần tử nhằm giảm thời gian tạo cây; (2) phép toán tách nút nhằm nâng cao độ chính xác của việc gom cụm dữ liệu. Kết quả của việc truy vấn ảnh trên iR^S-Tree là một tập ảnh tương tự và tập từ vựng thị giác. Sau đó, câu lệnh SPAQRL được tự động tạo ra từ tập từ vựng thị giác này và thực hiện truy vấn trên một ontology bán tự động nhằm trích xuất ngữ nghĩa cho hình ảnh. Thực nghiệm được thực hiện trên các tập dữ liệu ảnh: COREL, Oxford Flower-102 và CUB-200-2011. Kết quả thực nghiệm được đánh giá và so sánh với các công trình khác trên cùng một tập dữ liệu nhằm chứng minh tính hiệu quả và đúng đắn của phương pháp đề xuất.