PHÂN LỚP HÌNH ẢNH DỰA TRÊN CẤU TRÚC KD-TREE

jos.hueuni.edu.vn Tập 131, Số 2A, 2022 115 EndForeach; EndForeach; fi = m1 ∪ m2 ∪ m3 ∪ m4 ∪ m5 ∪ m6 ∪ m7; Return fi; End. Độ phức tạp của thuật toán EFI là O(n). Trong đó n là số phân đoạn của ảnh I vì n là hằng số nên độ phức tạp của thuật toán EFI là hằng số. Thực nghiệm trích xuất véc-tơ đặc trưng hình ảnh được tiến hành trên hai nhóm giá trị đó là véc-tơ gồm 189 chiều (SCH) và 225 chiều (SCH36), minh họa trên Hình 5 và Hình 6. Hình 5. Trích xuất véc-tơ đặc trưng SCH Hình 6. Trích xuất véc-tơ đặc trưng SCH36 4.2 Môi trường thực nghiệm Để chứng minh tính đúng đắn của mô hình đề xuất, thực nghiệm được xây dựng trên nền tảng dotNET Framework 4.8, ngôn ngữ lập trình C#. Cấu hình máy tính của thực nghiệm pha kiểm thử: Intel(R) CoreTM i7- 5200U, CPU 2,5 GHz, RAM 16 GB và hệ điều hành Windows 10 Professional. Cấu hình máy server dùng để huấn luyện mô hình phân lớp ảnh số dựa trên cấu trúc KD-Tree: CPU Xeon(R) Gold 6258R CPU 2,7 GHz, Ổ cứng SSD 1024 GB, RAM 16 GB, hệ điều hành Server Datacenter 2019.