An efficient semantic – Related image retrieval method

Đã xuất bản năm 2017

Tác giả: Đào Thị Thúy Quỳnh, Nguyễn Hữu Quỳnh, Phương Văn Cảnh, Ngô Quốc Tạo
Tạp chí: Expert Systems with Applications
ISSN: 0957-4174
Xếp loại: SCIE
Fulltext: Nhấn vào đây để xem.

Tóm tắt bằng tiếng việt :

Nhiều kỹ thuật trước đây được thiết kế để truy xuất hình ảnh ngữ nghĩa trong một vùng lân cận cụ thể của truy vấn hình ảnh và do đó bỏ qua các hình ảnh liên quan đến ngữ nghĩa trong toàn bộ không gian của đối tượng. Một số phương pháp ban đầu được thiết kế để truy xuất hình ảnh ngữ nghĩa trong cùng một không gian nhưng với độ chính xác thấp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp truy xuất hình ảnh liên quan đến ngữ nghĩa (SRIR), có thể truy xuất hình ảnh ngữ nghĩa của cùng một không gian có độ chính xác cao. Phương pháp của chúng tôi tận dụng phản hồi của người dùng để xác định tầm quan trọng ngữ nghĩa của mỗi truy vấn và tầm quan trọng của từng tính năng. Ngoài ra, thời gian truy xuất của phương pháp của chúng tôi không tăng với số lượng phản hồi của người dùng. Chúng tôi cũng cung cấp kết quả thử nghiệm để chứng minh tính hiệu quả của phương pháp của chúng tôi.

Tóm tắt bằng tiếng anh :

Many previous techniques were designed to retrieve semantic images in a particular neighborhood of the image query and thus bypassing the semantically related images in the whole feature space. Several methods were originally designed to retrieve semantically images in the same space feature but with low precision. In this paper, we propose a semantic - Related Image Retrieval method (SRIR), which can retrieve semantic images of the same space in high precision. Our method takes advantage of the user feedback to determine the semantic importance of each query and the importance of each feature. In addition, the retrieval time of our method does not increase with the number of user feedback. We also provide experimental results to demonstrate the effectiveness of our method.