PHÁT TRIỂN WEBSITE KINH DOANH VẢI TÍCH HỢP CHỨC NĂNG TÌM KIẾM QUA HÌNH ẢNH DỰA TRÊN ĐẶC TRƯNG HỌC SÂU

Abstract

Mặc dù đã có đã có nhiều ứng dụng công nghệ trong việc quản lý v‡ mua b•n trong lĩnh vực bán lẻ vải. Tuy nhiÍn, website của các cửa hàng vẫn chỉ tìm kiếm vải thông qua từ ngữ mà vẫn chưa có tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh, dù đây là nhu cầu thiết thực do việc mô tả màu sắc và họa tiết bằng ngôn ngữ có một số hạn chế nhất định, gây khó khăn và mất thời gian cho cả người bán và người mua khi muốn tìm được vải phù hợp theo yêu cầu. Do đó, hệ thống quản lý được thiết kế gồm các chức năng: tìm kiếm sản phẩm theo từ khóa hoặc hình ảnh; xem thông tin về sản phẩm và mua hàng; xem lịch sử đơn hàn. Bên cạnh đó, người quản lý sẽ có các chức năng như: quản lý vải, quản lý nhập hàng, quản lý đơn hàng,... Với chức năng tìm kiếm bằng hình ảnh, hệ thống sử dụng mô hình mạng neuron tích chập (CNN) để trích xuất đặc trưng ảnh và gom nhóm c•c ảnh có đặc trưng tương đồng với thuật toán K-means. Tập dữ liệu huấn luyện gồm 645 ảnh của 62 mẫu vải khác nhau. Tập kiểm tra gồm 2 phần: 62 ảnh mẫu vải trong tập huấn luyện và 60 ảnh thu thập từ Google Image, gồm 3 loại vải (trơn, sọc caro, họa tiết hỗn hợp), mỗi loại 20 ảnh. Với mô hình VGG16, mô hình đạt độ chính xác 62.26 % với trường hợp ảnh đã có trong tập huấn luyện v‡ đạt độ chính xác 85 % đối với vải trơn và vải caro.