TÌM KIẾM ẢNH THEO NGỮ NGHĨA DỰA TRÊN CẤU TRÚC iRS-TREE VÀ ONTOLOGY

Lê Thị Vĩnh Thanh và CS. Tập 131, Số 2A, 2022 160 proposed. The improvements on iRS-Tree include: (1) improving the operation of adding elements to reduce tree building time; (2) improving the operation of splitting nodes to enhance clustering accuracy. The result of querying images on iRS-Tree is a set of similar images and a set of visual vocabulary. Then, a SPARQL command is automatically generated from this visual vocabulary and queries a semi-automatic ontology to extract semantics for the image. Experiments were performed on three image data sets: COREL, Oxford Flower- 102, and CUB-200-2011. Experimental results were evaluated and compared with recent works on the same data set to demonstrate the effectiveness and correctness of the proposed method. Keywords: iRS-Tree, SBIR, clustering, image retrieval, ontology 1 Giới thiệu Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của các công nghệ Internet và các thiết bị điện thoại thông minh, số lượng hình ảnh kỹ thuật số đã tăng lên nhanh chóng. Do đó, để lưu trữ và tìm kiếm các hình ảnh hữu ích trong tập dữ liệu ảnh lớn, cần có một cấu trúc dữ liệu để đánh chỉ mục hình ảnh và một hệ thống truy vấn hiệu quả. Hiện nay, nhiều lĩnh vực khác nhau ứng dụng hệ thống tìm kiếm ảnh trong thực tế như hệ thống truy xuất khuôn mặt [1] giúp cảnh sát và các nhân viên an ninh tìm ra đối tượng phạm tội nhanh chóng hơn; hệ thống truy xuất hình ảnh hàng hóa [2] giúp khách hàng tìm thấy hàng hóa mà họ yêu thích và hệ thống truy xuất hình ảnh y tế [3] giúp bác sĩ chẩn đoán y tế hiệu quả hơn. Trong những năm gần đây, nhiều hệ thống tìm kiếm

ảnh theo nội dung (Content-based Image Retrieval – CBIR) đã được phát triển và áp dụng cho các ứng dụng thực tế. Tuy nhiên, hệ thống CBIR tìm kiếm các tập ảnh tương tự nhau về nội dung dựa trên các đặc trưng cấp thấp như màu sắc, hình dạng, kết cấu và vị trí, nhưng ch úng có thể khác nhau hoàn toàn về ngữ nghĩa [4]. Đây chính là khoảng cách ngữ nghĩa giữa ngữ nghĩa cấp cao và các đặc trưng thị giác cấp thấp của hình ảnh, một trong những thách thức lớn trong các hệ truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung [5]. Do đó, việc phân tích và tìm kiếm ngữ nghĩa hình ảnh là một trong bài toán được quan tâm trong lĩnh vực thị giác máy tính [6–8]. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp truy vấn ảnh theo nội dung kết hợp với ngữ nghĩa sử dụng cấu trúc lưu trữ chỉ mục không gian iRS-Tree (Improved-Region Sphere Tree) và ontology. Các đóng góp chính của bài báo bao gồm: (1) xây dựng cấu trúc dữ liệu không gian iRS-Tree để lưu trữ các đặc trưng cấp thấp của hình ảnh và thực hiện tìm kiếm ảnh tương tự theo nội dung dựa trên cây iRS-Tree; (2) làm giàu khung ontology đã xây dựng trên các tập dữ liệu ảnh mới bao gồm Oxford Flowers 102 và CUB-200-2011; (3) truy vấn tập ảnh tương tự trên ontology đã được xây dựng bằng câu truy vấn SPAQRL tự động, đồng thời ngữ nghĩa cấp cao hình ảnh được trích xuất từ bộ từ điển.