PHÂN LỚP HÌNH ẢNH DỰA TRÊN CẤU TRÚC KD-TREE

Nguyễn Thị Định và CS. Tập 131, Số 2A, 2022 114 về tính chất nhằm đánh giá hết ưu nhược điểm của phương pháp đề xuất. Mỗi bộ ảnh có số phân lớp và số lượng ảnh khác nhau ảnh hưởng đến thời gian huấn luyện cấu trúc KD-Tree. Bảng 1. Mô tả các tập dữ liệu ảnh thực nghiệm Bộ ảnh Số lượng ảnh Số ảnh Training Số ảnh Testing Số phân lớp COREL 1.000 700 300 10 WANG 10.800 7.560 3.240 80 CIFAR-100 60.000 42.000 18.000 100 Caltech101 9.144 6.500 2.644 102 Caltech256 30.607 21.424 9.183 257 Quá trình trình trích xuất véc-tơ đặc trưng hình ảnh được thực hiện theo thuật toán 3 như sau: Thuật toán 3. Trích xuất đặc trưng hình ảnh (EFI) Input: Ảnh đầu vào I Output: Véc-tơ đặc trưng fi của ảnh I Function EFI (I) Begin fi = ϕ; Foreach (image I) do Phân đoạn ảnh I; Foreach (phân đoạn Ii của ảnh I) do m1 = Trích xuất các giá trị màu MPEG7; m2 = Trích xuất các giá trị đặc trưng SIFT MPEG7; m3 = Trích xuất các giá trị đặc trưng SHI MPEG7; m4 = Trích xuất các giá trị màu Color Newton; m5 = Trích xuất các giá trị đặc trưng HOG; m6 = Trích xuất các giá trị đặc trưng Sobel HOG; m7 = Trích xuất các giá trị đặc trưng Laplace HOG;