Tài liệu Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp tra cứu ảnh sử dụng đặc trưng ảnh.

L I CAM OAN Tôi xin cam oan ây là công trình nghiên c u c a riêng tôi. Các k t qu vi t chung v i các tác gi khác u ư cs ng ý c a ư c ng tác gi trư c khi ưa vào lu n án. Các k t qu nêu trong lu n án là trung th c và chưa t ng ư c ai công b trong các công trình nào khác. Tác gi Nguy n H u Quỳnh 1 L i c m ơn Th c hi n lu n án ti n sĩ là m t vi c khó, nhưng là m t nhi m v áng làm. Tôi r t h nh phúc khi th c hi n xong lu n án ti n sĩ, và quan tr ng hơn là nh ng gì tôi ã h c ư c trong su t ba năm qua. Bên c nh ki n th c tôi thu ư c, tôi ã h c ư c phương pháp nghiên c u m t cách c l p. S thành công này không ơn thu n b i s n l c c a cá nhân tôi, mà còn có s h tr và giúp hư ng d n và nhi u c a tôi c a th y giáo ng nghi p khác. Nhân cơ h i này, tôi mu n bày t l i c m ơn nh . u tiên, tôi mu n c m ơn Qu c T o và PGS TS n hai th y giáo hư ng d n c a tôi, PGS TS Ngô inh M nh Tư ng, vì s hư ng d n t n tình và khoa h c. ó là m t cơ h i l n cho tôi ư c nghiên c u dư i s hư ng d n c a hai th y. C m ơn r t nhi u t i hai th y vì s hư ng d n tôi cách hi u các v n t ra các câu h i nghiên c u, , và vi t các bài báo khoa h c. Tôi trân tr ng c m ơn B môn Khoa h c máy tính, Khoa Công ngh thông tin, Phòng ào t o Sau Công ngh i h c - Nghiên c u Khoa h c, Ban giám hi u trư ng ih c ã t o i u ki n thu n l i cho tôi trong su t quá trình th c hi n lu n án. Tôi bày t s c m ơn n PGS TS Vũ TS Nguy n Thanh Th y vì s giúp c Thi, PGS TS Lương Chi Mai, PGS c a h cho các nghiên c u c a tôi. Tôi cũng bày t s c m ơn trư ng trư ng i h c i n l c, ngư i ã xu t và các trao i trong n PGS TS àm Xuân Hi p – Hi u ng viên và t o i u ki n v th i gian và tài chính cho tôi trong vi c công b các bài báo trên các h i ngh và t p chí qu c t . Tôi mu n c m ơn – Trư ng ih c n các cán b , gi ng viên trong khoa Công ngh thông tin i n l c ã c vũ ng viên và sát cánh bên tôi trong quá trình nghiên c u. 2 Tôi mu n c m ơn nh ng thành viên c a tài nghiên c u cơ b n NCCB200706 v s tài tr tài chính và các góp ý r t h u ích v các bài báo ư c công b trên các h i ngh và t p chí qu c t . Tôi c m ơn t t c nh ng ngư i b n c a tôi. Nh ng ngư i luôn chia s và c vũ tôi trong nh ng lúc khó khăn và tôi luôn ghi nh i u ó. Cu i cùng, tôi xin bày t lòng bi t ơn vô h n luôn ng h , giúp tôi. 3 i v i cha m và gia ình ã M CL C PH N M U ................................................................................................. 14 1. Tính c p thi t c a lu n án ..............................................................................14 2. M c tiêu c a lu n án ......................................................................................16 3. Các óng góp c a lu n án ..............................................................................16 4. B c c c a lu n án .........................................................................................17 Chương 1. T NG QUAN V TRÍCH RÚT D A VÀO 1.1 Các C TRƯNG VÀ TRA C U NH C TRƯNG .................................................................................. 18 c trưng...............................................................................................18 1.1.1 Các c trưng toàn c c và c c b ...........................................................18 1.1.2 Các c trưng th giác trong tra c u nh.................................................19 1.2 Ki n trúc c a m t h th ng tra c u nh d a vào 1.3 Trích rút 1.3.1 c trưng th giác...............19 c trưng .......................................................................................21 c trưng màu .......................................................................................21 1.3.2 Lư ng hóa màu......................................................................................23 1.3.3 Bi u di n màu........................................................................................23 1.3.3.1 Lư c màu ...................................................................................23 1.3.3.2 Lư c màu toàn c c GCH............................................................24 1.3.3.3 Lư c màu c c b LCH ...............................................................26 1.3.3.4 Véc tơ g n k t màu .........................................................................28 1.3.3.5 Tương quan màu .............................................................................28 1.3.3.6 Các màu tr i....................................................................................29 1.3.3.7 Mô men màu ...................................................................................29 1.3.4 Thông tin không gian.............................................................................30 4 1.3.5 Phân vùng..............................................................................................31 1.4 Các o tương t .......................................................................................32 1.5 ánh giá hi u năng tra c u...........................................................................37 1.6 Các h th ng VFBIR....................................................................................38 1.7 K t lu n và nh hư ng nghiên c u..............................................................40 Chương 2. PHƯƠNG PHÁP TRA C U D A VÀO LƯ C 2.1 Lư c MÀU KH I.... 42 màu kh i........................................................................................42 2.2 Phương pháp tra c u d a vào lư c màu kh i...........................................44 2.2.1 Gi i thi u ..............................................................................................44 2.2.2 Phương pháp tra c u 2.2.2.1 Khái ni m v xu t HG ...........................................................47 th hai phía............................................................47 2.2.2.2. Phương pháp HG............................................................................48 2.3 Phương pháp c i ti n IHG............................................................................53 2.3.1 Khái ni m v s tương t lý tư ng gi a hai d i .....................................53 2.3.2 Lý do xu t phương pháp IHG............................................................54 2.3.3 Phương pháp IHG..................................................................................54 2.4 Các th c nghi m ..........................................................................................60 2.4.1 Môi trư ng th c nghi m ........................................................................60 2.4.2 Các k t qu th c nghi m........................................................................61 2.4.2.1 K t qu th c nghi m v i phương pháp HG .....................................61 2.4.2.2 K t qu th c nghi m v i phương pháp IHG ....................................65 2.5 K t lu n .......................................................................................................69 Chương 3. PHƯƠNG PHÁP TRA C U D A VÀO VÙNG NH .................... 71 3.1 Bi u di n nh s d ng phương pháp cây t phân .........................................71 3.2 Phương pháp tra c u nh s d ng c trưng c a vùng nh ...........................73 3.2.1 Gi i thi u ..............................................................................................73 5 3.2.2 Trích rút c trưng.................................................................................74 3.2.2.1 Trích rút màu và thông tin không gian.............................................74 3.2.2.2 Trích rút các c m màu thu n nh t. ..................................................82 3.2.3 tương t gi a hai nh .......................................................................87 3.2.4 Các th c nghi m....................................................................................88 3.2.4.1 Môi trư ng th c nghi m .................................................................88 3.2.4.2 K t qu th c nghi m .......................................................................88 3.3 K t lu n .......................................................................................................96 Chương 4. XÂY D NG NG D NG TRA C U NH D A VÀO N I DUNG98 4.1 Thi t k h th ng t ng quát LVFIR..............................................................98 4.2 Module tra c u group1...............................................................................100 4.3 Module tra c u group2...............................................................................105 4.4 M t s k t qu ...........................................................................................110 4.4.1 So sánh k thu t LCH, CCH v i HG và IHG....................................... 110 4.4.2 So sánh k thu t QT, CBC và CCV v i CSI và CCS ...........................112 4.5 K t lu n. ....................................................................................................116 K T LU N........................................................................................................117 DANH M C CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG B ..................................................119 TÀI LI U THAM KH O ..................................................................................120 6 DANH M C CÁC CH Ký hi u VI T T T Di n gi i Black Màu en CSDL Cơ s d li u CBC Color Based Cluster CCH Color/Cell Histogram (Lư c CCS Cluster of Colors and Space (C m màu và không gian) CCV Color Coherence Vectors (Véc tơ g n k t màu) CSI Color and Spatial Information (Màu và thông tin không gian) màu kh i) DistancebyColor Kho ng cách theo màu DRC Distance by Region Comparing EdgeDistance Kho ng cách theo c nh EMD Earth Mover Distance (Kho ng cách Earth Mover) GCH Global Color Histogram (Lư c Gray Màu xám HG Histogram Graph ( Hue S c màu IHG Improving Histogram Graph method (Phương pháp c i ti n th lư c th lư c màu toàn c c) ) ) KLT Karhunen–Loeve transform (Bi n LCH Local Color Histogram (Lư c LVFIR Local Visual Feature-based Image Retrieval (Tra c u nh d a vào i Karhunen–Loeve) màu c c b ) c trưng th giác c c b ) MCM Minimum Cost Matching (Giá tr MTM Mathematical Transform to Munsell (Bi n h th ng màu Munsell) 7 i sánh c c ti u) i toán h c sang Precision Chính xác Quantization Lư ng hóa QT Quad Tree (Cây t phân) Recall H i tư ng RGB Red ( SR Spatial Relationship (Quan h không gian) Union H p VFBIR Visual Feature Based Image Retrieval (Tra c u nh d a vào ), Green (Xanh l c), Blue (xanh lơ) c trưng th giác) White Màu tr ng 8 DANH M C CÁC HÌNH Hình 1.1. Ki n trúc h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác. ................... 20 Hình 1.2. Hai nh khác nhau nhưng có cùng lư c màu. .................................. 22 Hình 1.3. T trái sang: nh g c s d ng 256 màu, ư c lư ng hoá trong 8 d i, và ư c lư ng hoá trong 64 d i s d ng không gian màu RGB................................ 23 Hình 1.4. Ba nh I1, I2 và I3 và các lư c màu tương ng c a chúng................. 25 Hình 1.5. Tính kho ng cách gi a nh I1 và I2 s d ng LCH, d LCH ( I 1 , I 2 ) = 1.319, d GCH ( I 1 , I 2 ) = 0.088 . ........................................................................................... 26 Hình 1.6. Tính kho ng cách gi a các nh I1 và I3 s d ng LCH, d LCH ( I 1 , I 3 ) = 0.707 , d GCH ( I 1 , I 3 ) = 0.088 ........................................................... 27 Hình 1.7. Tính kho ng cách gi a các nh I2 và I3 s d ng LCH d LCH ( I 2 , I 3 ) = 0.707 , d GCH ( I 2 , I 3 ) = 0 . .............................................................. 27 Hình 1.8. Recall và Precision cho các k t qu truy v n. ....................................... 38 Hình 2.1. M t nh ư c chia thành 9 kh i nh và ba lư c màu kh i c a nó.... 43 Hình 2.2. nh I và nh I’..................................................................................... 45 Hình 2.3. Lư c màu kh i theo màu black và white bi u di n nh I. ................ 45 Hình 2.4. Lư c màu kh i theo màu black và white bi u di n nh I’................ 45 Hình 2.5. Tính kho ng cách c a nh I và I’ theo màu black................................. 46 Hình 2.6. Tính kho ng cách c a nh I và I’ theo màu white................................. 46 Hình 2.7. Các kh i nh c a m i nh ư c ánh s t trong ra và ngư c chi u kim ng h . .............................................................................................................. 56 Hình 2.8. Lư c Hình 2.9. màu kh i theo màu black c a hai nh I1 và I2. ........................ 56 th hai phía bi u th m i quan h c a các d i c a lư c màu kh i c a nh I1 và I2 theo màu black. ................................................................................. 57 9 Hình 2.10. Các nh m u c a các truy v n t 1 n 6............................................ 61 Hình 2.11. So sánh LCH, CCH v i HG theo các truy v n 1, 2, 3 và 4 dư i d ng Recall - Precision. ............................................................................................... 63 Hình 2.12. So sánh LCH, CCH v i HG theo các truy v n 5 và 6 dư i d ng Recall Precision.............................................................................................................. 64 Hình 2.13. Các nh m u c a các truy v n t 1 n 6............................................ 65 Hình 2.14. So sánh HG v i IHG theo các truy v n 1 và 2 dư i d ng Recall – Precision.............................................................................................................. 67 Hình 2.15. So sánh HG v i IHG và SR theo các truy v n 3, 4, 5 và 6 dư i d ng Recall-Precision. ................................................................................................. 68 Hình 2.16. Bi u so sánh t c c a phương pháp HG và IHG......................... 69 Hình 3.1 nh g c. ............................................................................................... 71 Hình 3.2. Cây t phân bi u di n nh cho trong Hình 3.1...................................... 72 Hình 3.3 Cây bi u di n nh cho trong Hình 3.1. .................................................. 73 Hình 3.4. nh I c 10×10 i m nh. .................................................................. 77 Hình 3.5. nh I sau khi ư c tách ra thành hai vùng BR1 và BR2. ..................... 78 Hình 3.6. Vùng BR2 sau khi ư c tách ra thành hai vùng BR2,1 và BR2,2.............. 80 Hình 3.7. nh g m 6×10 i m nh...................................................................... 85 Hình 3.8. Các nh m u c a các truy v n t 1 n 6.............................................. 89 Hình 3.9. So sánh CSI v i QT và CBC theo các truy v n 1 và 2 dư i d ng RecallPrecision.............................................................................................................. 90 Hình 3.10. So sánh CSI v i QT, CBC và SR theo các truy v n 3, 4, 5 và 6 dư i d ng Recall – Precision. ...................................................................................... 92 Hình 3.11. Các nh m u c a các truy v n t 1 n 6............................................ 93 Hình 3.12. So sánh Recall – Precision theo các truy v n 1,2 và 3 c a CCS v i CCV và CSI. ................................................................................................................ 94 10 Hình 3.13. So sánh Recall-Precision theo các truy v n 4, 5 và 6 c a CCS v i CCV, CSI và SR............................................................................................................ 96 Hình 4.1. Ki n trúc c a h th ng LVFIR. ............................................................ 99 Hình 4.2. Ki n trúc c a Module tra c u group1. .................................................100 Hinh 4.3. Màn hình chính c a module tra c u group1. ......................................102 Hình 4.4. Giao di n tra c u khi l a ch n c i m màu s d ng LCH................102 Hình 4.5. Giao di n tra c u khi l a ch n c i m màu s d ng CCH................103 Hình 4.6. Giao di n tra c u khi l a ch n c i m màu s d ng HG..................103 Hình 4.7. Giao di n tra c u khi l a ch n c i m màu s d ng IHG.................104 Hình 4.8. Ki n trúc c a Module tra c u group2. .................................................105 Hinh 4.9. Giao di n s d ng k thu t QT, CBC và CCV c a module tra c u group2. ...............................................................................................................106 Hinh 4.10. Giao di n s d ng k thu t CSI và CCS c a module tra c u group2.107 Hình 4.11. Giao di n tra c u khi s d ng phương pháp QT v i nh truy v n......107 Hình 4.12. Giao di n tra c u khi s d ng phương pháp CBC v i nh truy v n. ..108 Hình 4.13. Giao di n tra c u khi s d ng phương pháp CCV v i nh truy v n...108 Hình 4.14. Giao di n tra c u khi s d ng phương pháp CSI v i nh truy v n.....109 Hình 4.15. Giao di n tra c u khi s d ng phương pháp CCS v i nh truy v n....109 Hình 4.16. K t qu th c hi n truy v n 1. ............................................................110 Hình 4.17. K t qu th c hi n truy v n 2. ............................................................111 Hình 4.18. K t qu th c hi n truy v n 3. ............................................................112 Hình 4.19. K t qu th c hi n truy v n 1. ............................................................113 Hình 4.20. K t qu th c hi n truy v n 2. ............................................................114 Hình 4.21. K t qu th c hi n truy v n 3. ............................................................115 11 DANH M C CÁC B NG B ng 2.1. Các lo i c a nh truy v n và các nh liên quan. ................................... 61 B ng 2.8. Các lo i c a nh truy v n và các nh liên quan. .................................. 65 B ng 3.1. Tính l ch DXselectedrow cho phân ho ch theo dòng c a nh I . ........... 78 B ng 3.2. Tính l ch DXselectedcol cho phân ho ch theo c t c a nh I ................ 79 B ng 3.3. Tính l ch DXselectedrow cho phân ho ch theo dòng c a vùng BR2 . ..... 80 B ng 3.4. Tính l ch DXselectedcol cho phân ho ch theo c t c a vùng BR2 .......... 81 B ng 3.5. Tính toán giá tr c a vi. ........................................................................ 85 B ng 3.6. Tính toán giá tr c a hj. ........................................................................ 86 B ng 3.7. Các lo i c a nh truy v n và các nh liên quan. ................................... 89 B ng 3.14. Các lo i c a nh truy v n và t p nh liên quan................................... 92 B ng 3.17. Các k t qu c a truy v n 3................................................................. 94 B ng 3.20. Các k t qu c a truy v n 3................................................................. 95 12 13 PH N M U 1. Tính c p thi t c a lu n án Nh ng năm g n ây, chúng ta ã ch ng ki n s tăng nhanh kích c c a các t p h p nh s cùng v i s phát tri n bùng n c a các ng d ng Internet. Hàng ngày, vi c s d ng các thi t b thu nh n nh sinh ra nhi u giga-bytes d li u nh. M t lư ng l n thông tin nh, kho ng hàng trăm tri u nh [12, 59, 70, 79], ã ư c ưa lên Internet. Tuy nhiên, không th truy c p ho c s d ng thông tin trong các t p nh kh ng l này, n u chúng không ư c t ch c tra c u hi u qu trên toàn b d li u nh. Qu n tr cơ s d li u (CSDL) và th giác máy là hai c ng óng góp chính cho lĩnh v c tra c u nh. Hai c ng hai góc khác nhau, d a vào văn b n mô t ng có ng này ti p c n tra c u nh t nh và d a vào c trưng th giác c a b n thân nh. S d ng các k thu t d a vào văn b n mô t nh ho c t khoá mô t nh qu n lý CSDL nh là cách ơn gi n thư ng ư c s d ng. Các t khoá mô t cung c p thông tin n i dung mô t các nh nh trong m t CSDL nh ã cho, nhưng nh mô t chi ti t, c n m t t p t khoá r t l n và ph c t p. M t h n ch n a c a cách ti p c n này là c n nhân l c ư c ào t o k lư ng xây d ng các t khoá i v i m i nh và ch n các t khoá phù h p cho tra c u các nh hi u qu . Công vi c mô t n i dung nh th công này t n nhi u th i gian, chi phí cao và ph thu c vào c m nh n ch quan c a chuyên viên k thu t theo nghĩa cùng m t n i dung nh, nh ng ngư i khác nhau có th ưa ra c m nh n v nh khác nhau. C m nh n ch quan và mô t n i dung nh không chính xác là nguyên nhân làm cho so sánh sai trong lúc tra c u. Hơn n a, h th ng d a vào t khoá r t khó thay ó, c n có cách ti p c n m i kh c ph c các h n ch này. kh c ph c các khó khăn nh ã ư c i v sau. Do trên, tra c u nh d a vào c trưng th giác c a xu t. Ý tư ng cơ b n c a cách ti p c n này là s d ng k thu t trích 14 rút c trưng th giác m t cách t ng cho ra các mô t n i dung nh m t cách tr c ti p t chính b n thân nh. H th ng tra c u nh d a vào CSDL nh có c trưng th giác s xác c trưng th giác tương t v i nh truy v n theo hai pha: Pha 1, t t c các nh trong CSDL ư c x lý, ư c trích ch n và trích ch n nh các nh trong c trưng th giác. Quá trình x lý c trưng th giác ư c th c hi n m t cách t ng ngay khi các nh ư c nh p vào CSDL. Quá trình này gán cho m i nh m t t p các ký hi u mô t , các ký hi u mô t nh này s ti p theo. Pha 2, trích rút các trưng này v i các ư c lưu tr trong CSDL và ư c s d ng trong pha c trưng th giác c a nh truy v n và so sánh các c trưng th giác c a nh trong CSDL theo m t nào ó. Các nh trong CSDL ư c phân h ng theo m c truy v n. c o tương t tương t c a nó v i nh nh có h ng cao nh t ư c truy xu t. Trích rút n i dung th giác c a các nh hi u qu và o tương t gi a các nh d a trên quan tr ng trong tra c u nh d a vào c trưng th giác là hai ph n c trưng th giác. Các nghiên c u g n ây trong tra c u nh t p trung vào trích ch n c trưng th giác g m màu, k t c u, hình d ng và thông tin không gian. Màu là c trưng ư c s d ng r ng rãi nh t cho tra c u nh do tính toán nhanh, tương v i các bi n d ng nh , thay ư c i n nh i v kích thư c và hư ng. M t s phương pháp ã xu t như: Phương pháp lư c màu toàn c c và lư c màu c c b [51], phương pháp véc tơ g n k t màu [16], phương pháp tương quan màu [30], phương pháp lư c ph i v n màu kh i [54],… Tuy nhiên, h u h t các phương pháp này s d ng nhi u không gian chính xác tra c u không cao, lưu tr các lư c ug p màu bi u di n nh, ph c t p tính toán l n, nh y c m v i quay và d ch chuy n, không cho phép nh n bi t các i tư ng tương t có màu khác nhau [7, 40, 52, 69]. Do ó, vi c xu t các gi i pháp tra c u nh d a vào kh c ph c ư c các h n ch trên là m t nhu c u c p thi t. 15 c trưng th giác ó cũng là lý do mà lu n án ch n d ng tài “Nghiên c u c i ti n m t s phương pháp tra c u nh s c trưng nh”. 2. M c tiêu c a lu n án M c tiêu c a lu n án là nghiên c u d ng xu t m t s phương pháp tra c u nh s c trưng màu và thông tin không gian. Các phương pháp này s hư ng t i gi i quy t các v n v gi m không gian lưu tr các lư c nh y c m v i quay và d ch chuy n, gi m màu bi u di n nh, ít ph c t p tính toán và tăng chính xác tra c u. 3. Các óng góp c a lu n án Trong lu n án này, tác gi nghiên c u xu t các k thu t tra c u nh d a vào c trưng c a vùng nh g m: phương pháp HG (Histogram Graph) [42], phương pháp IHG (Improving Histogram Graph) [43], phương pháp CSI (Color and Spatial Information) [45] và phương pháp CCS (Cluster of Colors and Space) [46]: - Phương pháp tra c u nh d a vào c trưng màu, có tên là HG [42]. i m c a phương pháp này là s d ng ít không gian lưu tr các lư c c màu bi u di n nh và ít nh y c m v i quay và d ch chuy n. - tăng cư ng phương pháp HG, chúng tôi ã [43], nh m gi m th i gian và tăng xu t phương pháp IHG chính xác tra c u c a phương pháp HG nhưng v n s d ng ít không gian lưu tr các lư c màu bi u di n nh và ít nh y c m v i quay và d ch chuy n. - Phương pháp CSI [45] trích rút c trưng màu và thông tin không gian c a các vùng nh và s d ng trong quá trình tra c u nâng cao hi u năng tra c u. - Phương pháp CCS [46] phân ho ch nh thành các c m màu thu n nh t (các c m màu này có th có kích c khác nhau) và trích rút thông tin màu và không gian c a m i vùng ph c v quá trình tra c u. 16 - Xây d ng h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác có tên là LVFIR (Local Visual Feature-based Image Retrieval) trên cơ s các k thu t xu t c a tác gi . H th ng này g m hai module chính là module ti n x lý và module tra c u. 4. B c c c a lu n án Lu n án này ư c b c c thành b n chương, g m 125 trang. Chương 1 gi i thi u t ng quan v trích rút c trưng th giác và ưa ra m t s k t lu n và c trưng và tra c u nh d a vào nh hư ng cho nghiên c u. Chương 2 trình bày k thu t tra c u nh d a vào lư c màu kh i, có tên là HG [42] và c i ti n c a nó, có tên là IHG [43]. Chương 3 trình bày k thu t trích rút c trưng c a vùng nh s d ng trong quá trình tra c u nh, có tên là CSI [45] và CCS [46]. Chương 4 trình bày thi t k và th c hi n h th ng th c nghi m tra c u nh d a vào c trưng th giác (s d ng các k thu t ư c xu t trong Chương 2 và Chương 3) LVFIR, cùng v i m t s k t qu . Cu i cùng, chúng tôi ưa ra m t s k t lu n và tương lai. 17 xu t các nghiên c u trong Chương 1. T NG QUAN V TRÍCH RÚT TRA C U NH D A VÀO C TRƯNG VÀ C TRƯNG Trong chương này, chúng tôi s gi i thi u m t s khái ni m và k thu t cơ b n v trích rút c trưng và tra c u nh d a vào c trưng th giác g m: các c trưng, ki n trúc c a h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác, trích rút c trưng, các o tương t , ánh giá hi u năng tra c u và gi i thi u m t s h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác. Cu i cùng chúng tôi s 1.1 Các c bi t chúng tôi nh n m nh vào ưa ra m t s k t lu n và c trưng màu. nh hư ng cho nghiên c u. c trưng D li u nh thô không ư c s d ng tr c ti p trong h u h t các h th ng th giác máy vì hai lý do: Th nh t, t n nhi u không gian lưu tr nh và ph c t p tính toán l n. Th hai, nhi u thông tin c a nh là dư th a và/ ho c không h u ích. Thay vì s d ng toàn b nh, chúng ta ch c n s d ng m t bi u di n quan tr ng nh t. Bư c tìm bi u di n ư c g i là trích rút véc tơ c trưng. Trích rút nh sang không gian Liên quan trưng th giác và thành c trưng và k t qu c a bi u di n là c trưng có th xem như vi c ánh x nh t không gian c trưng. n n i dung nh, các c trưng nh có th c trưng ng nghĩa. c trưng th giác có th c trưng chung và ư c phân thành c ư c phân lo i ti p c trưng theo lĩnh v c [12, 70, 79]. Các c trưng th giác chung g m màu, k t c u, hình d ng và quan h không gian. Các c trưng theo lĩnh v c bao g m tri th c v lĩnh v c như m t ngư i, vân tay,... c trưng ng nghĩa không d dàng ư c trích rút và thư ng ư c suy di n t các c trưng m c th p ho c s d ng văn b n mô t 1.1.1 Các Các nh. c trưng toàn c c và c c b c trưng nh có th là toàn c c ho c c c b . N u các n i dung th giác c a toàn b nh, các c trưng bi u di n c trưng này ư c g i là các 18 c trưng toàn c c. Ngư c l i, các g i là c trưng bi u di n n i dung th giác c a m t ph n nh thì ư c c trưng c c b . 1.1.2 Các c trưng th giác trong tra c u nh c trưng màu: Màu có vai trò quan tr ng trong tra c u nh d a vào trưng th giác. Các màu có th c ư c bi u di n trong các không gian màu khác nhau như RGB, HSV,... c trưng k t c u: K t c u là t p các i m trong m t vùng th a mãn ràng bu c hay qui lu t nào ó. c trưng này khá quan tr ng cho tra c u nh. V cơ b n, các phương pháp bi u di n k t c u có th ư c chia thành hai lo i: các phương pháp c u trúc và các phương pháp th ng kê. Các toán t ư c dùng phát hi n c u trúc bao g m các toán t hình thái và nh các k t th li n k xác c u cơ s và lu t phân b c a chúng. Các phương pháp th ng kê bao g m: Phương pháp ph năng lư ng Fourier, Tamura, trư ng ng u nhiên Markov, mô hình fractal, các b l c a phân gi i như bi n b ng s phân b th ng kê c a c trưng hình d ng: Các vùng ho c các ư ng bao i Gabor và bi n i d ng sóng... th hi n k t c u sáng c a các i m nh. c trưng hình d ng có quan h ch t ch v i mô t i tư ng ư c phân o n. i tư ng ho c vùng ch a c trưng hình d ng ư c trích rút t các i tư ng. 1.2 Ki n trúc c a m t h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác Quá trình th c hi n c a h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác ư c chia thành hai giai o n: Giai o n 1: T o l p CSDL nh cùng v i thông tin Trích rút c trưng (ngo i tuy n) c trưng c a nh trong CSDL nh. Quá trình x lý g m l c, chu n hóa, phân o n và nh n d ng i tư ng. t p các mô t n i dung các nh trong CSDL. Giai o n 2: Tra c u nh (tr c tuy n) 19 u ra c a bư c này là m t 1. T o l p truy v n: trích rút 2. So sánh: các c trưng th giác c a nh truy v n. c trưng th giác c a nh truy v n ư c so sánh v i các c trưng th giác c a các nh trong CSDL nh. Các k thu t ánh ch s có th ư c s d ng nh m tăng t c quá trình tra c u. Dư i ây là ki n trúc h th ng tra c u nh d a vào nh truy v n Cơ s d li u nh Trích rút Cơ s d li u c trưng c trưng th giác. c trưng Véc tơ c trưng Xác nh tương t c trưng Các nh ư c tra c u Hình 1.1. Ki n trúc h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác. Hình 1.1 ch ra ki n trúc h th ng tra c u nh d a vào c trưng th giác. Các c trưng th giác c a nh trong CSDL nh ư c trích rút và ư c bi u di n b ng các véc tơ c trưng nhi u chi u. Các véc tơ t o thành CSDL c trưng c a các nh trong CSDL nh c trưng. Khi th c hi n tra c u, ngư i s d ng cung c p cho h th ng nh truy v n, sau ó h th ng trích rút các véc tơ này. Xác nh tương t gi a các véc tơ c trưng c a các nh trong CSDL c trưng c a nh truy v n và các véc tơ c trưng. Trên cơ s 20 c trưng c a nh truy v n tương t xác nh ư c,