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: 107,426,030

 Semantic-Based Image Retrieval Using Balanced Clustering Tree
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyen Thi Uyen Nhi, Thanh The Van , and Thanh Manh Le
Nơi đăng: Trends and Applications in Information Systems and Technologies; Số: 2;Từ->đến trang: 416-427;Năm: 2021
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
In this paper, we propose a model for semantic-based image retrieval (SBIR) on the clustering balanced tree, C-Tree, and ontology to analyze the semantics of an image and extract a similar set of images, in which the input is a query image. This structure is constructed rely on separating the nodes from the leaf node and growing towards the root to create a balanced tree. A set of similar images are searched on the C-Tree to classify the query image based on the k-NN (k-Nearest Neighbor) algorithm. Then, the SPARQL query is generated to query the semantics of the image on ontology. We experimented with image datasets such as COREL (1000 images), Wang (10,800 images), ImageCLEF (20,000 images). The results are compared and evaluated with the relevant projects published recently on thesame datasets.
ABSTRACT
[ https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-72651-5_40 ]
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn