PHÂN LỚP HÌNH ẢNH DỰA TRÊN CẤU TRÚC KD-TREE

jos.hueuni.edu.vn Tập 131, Số 2A, 2022 119 Lời cảm ơn Chúng tôi trân trọng cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, nhóm nghiên cứu SBIR-HCM, Trường Đại học Sư phạm Tp. HCM và Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh đã hỗ trợ về chuyên môn và cơ sở vật chất để nhóm tác giả hoàn thành nghiên cứu này. Tài liệu tham khảo 1. Patrizio, Data center explorer, Network World. https://www.networkworld.com/article/3325397/idc-expect- 175-zettabytes-of-data-worldwide-by-2025.htmlm, 1/3/2022 2. Sawant Shrutika S. and M. Prabukumar (2017), Semi-supervised techniques based hyper-spectral image classification: a survey, Innovations in Power and Advanced Computing Technologies (i-PACT) IEEE. 3. Zhang, Jiayu and Hongbo Shi (2019), Kd-tree based efficient ensemble classification algorithm for imbalanced learning, international conference on machine learning, big data and business intelligence (MLBDBI) IEEE. 4. Bentley, J. L (1975), Multidimensional binary search trees used for associative searching, Communications of the ACM, 18(9), 509-517. 5. Nhi, Nguyen Thi Uyen, and Thanh Manh Le, (2021), Semantic-Based Image Retrieval Using Balanced Clustering Tree, World Conference on Information Systems and Technologies. Springer, Cham. 6. Nguyễn Thị Định, Thế Thành Văn, Mạnh Thạnh Lê, (2021), Phân lớp ảnh bằng cây KD-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự, Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Công nghệ Thông tin và Truyền thông, 40- 52.

7. Nguyễn Thị Định, Thế Thành Văn, Mạnh Thạnh Lê (2021), Một phương pháp phân lớp trên cấu trúc KD-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng CNTT (FAIR21), ĐH Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM, Nhà xuất bản Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, ISBN 978- 604-9988-60-8. DOI: 10.15625/vap.2021.0075 8. Corel 1k Database: http://wang.ist.psu.edu/docs/related/, 21/12/2021 9. Wang Database: http://wang.ist.psu.edu/docs/home.shtml, 21/12/2021 10. CIFAR-100 Database: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html, 21/12/2021 11. Caltech101: http://www.vision.caltech.edu/Images Dataset/Caltech101, 21/12/2021 12. Caltech256: https://www.kaggle.com/jessicali9530/caltech256, 21/12/2021 13. Păvăloi, Ioan and Cristina Diana Nită, (2017), Experiments on image classification and retrieval using statistics on pixels position, International Symposium on Signals, Circuits and Systems (ISSCS) IEEE. 14. Ouni (2020), A machine learning approach for image retrieval tasks, 35th International Conference on Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ). IEEE. 15. Kumar et al. Image Classification Using Convolution Neural Network and Comparative Analysis. 16. Rashid et al. (2020), A sustainable deep learning framework for object recognition using multi-layers deep features fusion and selection, Sustainability, 5037.