MỘT PHƯƠNG PHÁP GOM CỤM DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH

Tóm tắt

Trong bài báo này, một cải tiến thuật toán K-Means được đề xuất nhằm phân cụm dữ liệu và áp dụng cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự theo nội dung. Để thực hiện được điều này, chúng tôi sử dụng một giá trị ngưỡng đo độ tương tự giữa các đối tượng dữ liệu, ngưỡng này được kí hiệu là ????. Trên cơ sở ngưỡng ????, thuật toán K-Means được cải tiến bằng cách không xác định trước số tâm cụm, số cụm dữ liệu tăng trưởng theo sự gia tăng của số lượng hình ảnh. Đặc trưng của hình ảnh được trích xuất dưới dạng một véc-tơ có n chiều và là dữ liệu đầu vào cho thuật toán K-Means đã được cải tiến để từ đó tìm kiếm các hình ảnh tương tự. Nhằm minh chứng cho các đề xuất, chúng tôi thực nghiệm và đánh giá kết quả trên tập dữ liệu ảnh COREL (có 1000 ảnh) đồng thời so sánh với các công trình khác đã được công bố gần đây trên cùng bộ dữ liệu. Theo như kết quả thực nghiệm, những đề xuất của chúng tôi là khả thi và có thể ứng dụng cho các hệ thống tìm kiếm ảnh khác nhau.