Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 107,433,713
A Model of Semantic-Based Image Retrieval Using C-Tree and Neighbor Graph
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyen Thi Uyen Nhi, Manh Thanh Le, The Thanh Van
Nơi đăng:
International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS);
S
ố:
18(1);
Từ->đến trang
: 1-23;
Năm:
2022
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
The problems of image mining and semantic image retrieval play an important role in many areas of life. In this paper, a semantic-based image retrieval system is proposed that relies on the combination of C-Tree, which was built in the authors’ previous work, and a neighbor graph (called Graph-CTree) to improve accuracy. The k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm is used to classify a set of similar images that are retrieved on Graph-CTree to create a set of visual words. An ontology framework for images is created semi-automatically. SPARQL query is automatically generated from visual words and retrieve on ontology for semantics image. The experiment was performed on image datasets, such as COREL, WANG, ImageCLEF, and Stanford Dogs, with precision values of 0.888473, 0.766473, 0.839814, and 0.826416, respectively. These results are compared with related works on the same image dataset, showing the effectiveness of the methods proposed here.
ABSTRACT
The problems of image mining and semantic image retrieval play an important role in many areas of life. In this paper, a semantic-based image retrieval system is proposed that relies on the combination of C-Tree, which was built in the authors’ previous work, and a neighbor graph (called Graph-CTree) to improve accuracy. The k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm is used to classify a set of similar images that are retrieved on Graph-CTree to create a set of visual words. An ontology framework for images is created semi-automatically. SPARQL query is automatically generated from visual words and retrieve on ontology for semantics image. The experiment was performed on image datasets, such as COREL, WANG, ImageCLEF, and Stanford Dogs, with precision values of 0.888473, 0.766473, 0.839814, and 0.826416, respectively. These results are compared with related works on the same image dataset, showing the effectiveness of the methods proposed here.
[
a-model-of-semantic-based-image-retrieval-using-c-tree-and-neighbor-graph (1).pdf
]
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn