Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,430,122

 MỘT PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP K-MEANS VÀ k-NN CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM VÀ PHÂN TÍCH NGỮ NGHĨA HÌNH ẢNH
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Huỳnh Thị Châu Lan, Nguyễn Thị Uyên Nhi, Văn Thế Thành, Lê Mạnh Thạnh
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ Quốc gia: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT; Số: 1;Từ->đến trang: 295-305;Năm: 2020
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Bài toán phân tích ngữ nghĩa cho nội dung hình ảnh được ứng dụng nhiều trong các hệ thống khác nhau như: Hệ thống thông tin địa lý GIS (Geography Information System), Hệ thống thư viện số DLS (Digital Library System), hệ thống thông tin bệnh viện HIS (Hospital Information System) … Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp kết hợp giữa kỹ thuật gom cụm K-Means và phân lớp k-NN (k-Nearest Neighbor) nhằm kết xuất phân lớp ngữ nghĩa của một ảnh truy vấn đầu vào. Trên cơ sở phân lớp của hình ảnh, các câu truy vấn SPARQL được tạo ra và thực thi trên một Ontology bán tự động; Kết quả của quá trình truy vấn này là một tập ảnh tương tự với ảnh đầu vào và ngữ nghĩa của các phân lớp đối với tập ảnh tương tự. Để thực hiện bài toán này, phương pháp phân cụm K-Means được áp dụng và làm đầu vào cho thuật toán phân lớp k-NN nhằm trích xuất ngữ nghĩa của ảnh truy vấn. Từ đó, mô hình thực nghiệm được xây dựng và đánh giá trên các bộ ảnh COREL, Wang, ImageCLEF, đồng thời so sánh với kết quả của các công trình đã công bố gần đây. Theo kết quả thực nghiệm, phương pháp trích xuất ngữ nghĩa và truy vấn ảnh tương tự của chúng tôi đã đề xuất là hiệu quả.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn