NÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIẾM ẢNH BẰNG KẾT HỢP THUẬT TOÁN BPSO VỚI THUẬT TOÁN KNN

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả tìm kiếm hình ảnh dựa trên nội dung thông qua kết hợp lựa chọn đặc trưng và tinh chỉnh độ tương đồng. Đặc trưng hình ảnh được trích xuất từ các mô hình học sâu ResNet50 (RES), DenseNet201 (DEN) và Dinov2 (DINO), sau đó được lựa chọn bằng thuật toán BPSO trên tập đánh giá có nhãn nhằm loại bỏ các đặc trưng dư thừa. Trong giai đoạn tìm kiếm, phương pháp sử dụng k-lân cận kết hợp bình chọn theo nhãn để xác định tập lân cận đồng nhất, từ đó xây dựng độ đo tương đồng tinh chỉnh. Các thực nghiệm trên các tập Corel1K, Oxford17 và Caltech101 cho thấy phương pháp đề xuất đạt hiệu quả cao, lần lượt đạt 0.9950, 1.000 và 0.9166, khẳng định tính hiệu quả trên các tập dữ liệu đánh giá.