Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh sử dụng phân cụm gia tăng với phản hồi liên quan

Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh sử dụng phân cụm gia tăng với phản hồi liên quan

Tác giả: Nguyễn Văn Toàn

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:
Luận văn này tập trung nghiên cứu về lĩnh vực tra cứu ảnh dựa vào nội dung (CBIR), với mục tiêu nâng cao hiệu quả tra cứu bằng việc áp dụng phương pháp phân cụm gia tăng kết hợp với phản hồi liên quan từ người dùng. Nghiên cứu đi sâu vào các thuật toán học không giám sát, đặc biệt là thuật toán phân cụm gia tăng, nhằm giải quyết những hạn chế của các phương pháp phân cụm truyền thống trong các hệ thống tra cứu trực tuyến. Luận văn cũng đề cập đến việc rút ngắn “khoảng cách ngữ nghĩa” giữa đặc trưng trực quan mức thấp của ảnh và khái niệm mức cao mà người dùng mong muốn. Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá và so sánh hiệu quả của phương pháp đề xuất với các hệ thống tra cứu ảnh khác.

Mục lục chi tiết:

• Lời cảm ơn
• Lời cam đoan
• Mục lục
• Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
• Danh mục các bảng biểu
• Danh mục các hình
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về tra cứu ảnh dựa vào nội dung với phản hồi liên quan
• 1.1. Tổng quan về tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• 1.1.1. Vấn đề tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• 1.2. Tra cứu ảnh sử dụng phản hồi liên quan
• 1.3. Vấn đề phân cụm
• 1.3.1. Thuật toán K-Means
• 1.3.2. Phân cụm phân cấp
• 1.3.3. Phân cụm dựa vào mật độ
• 1.3.4. Phân cụm dựa vào mô hình
• 1.3.5. Phân cụm dựa vào đồ thị
• 1.4. Tiểu kết chương 1
• Chương 2: Phương pháp tra cứu ảnh với phản hồi liên quan sử dụng phân cụm gia tăng
• 2.1. Tra cứu ảnh với ngữ nghĩa mức cao
• 2.1.1. Giới thiệu về tra cứu ảnh với ngữ nghĩa mức cao
• 2.1.2. Khoảng cách ngữ nghĩa
• 2.1.3. Phản hồi liên quan
• 2.2. Tra cứu ảnh với phản hồi liên quan
• 2.3. Kỹ thuật phân tích phân biệt tuyến tính (LDA-Linear Discriminant Analysis)
• 2.3.1. Định nghĩa về LDA
• 2.3.2 Tính toán phương sai between-class (SB)
• 2.3.3 Tính phương sai within-class (Sw)
• 2.3.4 Xây dựng không gian thấp chiều
• 2.3.5. Sơ đồ phương pháp tra cứu ảnh sử dụng phân cụm gia tăng trong phản hồi liên quan
• 2.4. Tiểu kết chương 2
• Chương 3: Chương trình thử nghiệm
• 3.1. Giới thiệu bài toán tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• 3.2. Môi trường thực nghiệm
• 3.2.1. Cơ sở dữ liệu ảnh
• 3.2.2. Vec-tơ đặc trưng
• 3.2.3. Tập tin cậy nền
• 3.2.4. Cấu hình đề xuất thiết bị chạy thực nghiệm
• 3.3. Đánh giá kết quả thực nghiệm
• 3.3.1. Chiến lược mô phỏng phản hồi liên quan
• 3.3.2. Kết quả đánh giá
• 3.4. Giao diện hệ thống
• 3.5. Tiểu kết chương 3
• Kết luận
• Tài liệu tham khảo