Cải Tiến Độ Chính Xác Tra Cứu Ảnh Thông Qua Học Sâu Và Học Độ Đo Khoảng Cách Tối Ưu

Abstract

Tra cứu ảnh dựa vào nội dung được thực hiện bởi việc so sánh độ đo tương tự giữa biểu diễn
ảnh truy vấn và biểu diễn cơ sở dữ liệu ảnh. Do đó, hiệu quả của phương pháp tra cứu ảnh bị ảnh hưởng rất nhiều bởi biểu diễn ảnh và độ đo tương tự. Gần đây, học sâu được sử dụng và đem lại hiệu quả cao trong các bài toán phân lớp, nhận dạng ảnh, các đặc trưng ảnh được học bởi mô hình CNN mang tính ngữ nghĩa cao. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ đề xuất phương pháp tra cứu ảnh IRDLoM (Image Retrieval using Deep learning and optimal
distance metric) sử dụng mạng CNN để xây dựng bộ đặc trưng và tìm một phép chiếu tuyến tính với một độ đo tương tự cải tiến. Phần thực nghiệm cung cấp các kết quả thực nghiệm để minh chứng độ chính xác của phương pháp đề xuất