Phân lớp ảnh bằng cây KD-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự

Trong bài báo này, một cấu trúc KD-Tree (k - Dimensional Tree) cải tiến được xây dựng nhằm phân lớp dữliệu hình ảnh và ứng dụng cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự gọi là CKD-Tree (Classification k-Dimensional Tree). Quá trình xây dựng cấu trúc CKD-Tree được thực hiện theo phương pháp học bán giám sát làm cơ sở cho quá trình phân lớp dữ liệu hình ảnh tại các nút trong, đồng thời gom cụm dữ liệu tại các nút lá. Kết quả phân lớp này được áp dụng cho quá trình tìm kiếm tập ảnh tương tự từ một ảnh đầu vào sau khi trích xuất véc-tơ đặc trưng. Để minh chứng cho cơ sở lý thuyết đã đề xuất, chúng tôi tiến hành xây dựng cấu trúc CKD-Tree thực nghiệm trên bộ ảnh COREL (gồm 1000 ảnh, 10 phân lớp) và bộ ảnh Wang (gồm 10800 ảnh, 80 phân lớp). Kết quả thực nghiệm truy vấn ảnh được so sánh với các công trình khác cùng bộ dữ liệu nhằm minh chứng phương pháp đề xuất của chúng tôi là hiệu quả và áp dụng tốt trong các hệ tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện