Một cải tiến của cây KD-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh

Abstract

Tìm kiếm ảnh là một bài toán được quan tâm và đã có nhiều phương pháp được công bố trong thời gian gần đây. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả xây dựng cây BKD-Tree là một cải tiến của cây KD-Tree, bao gồm: (1) lưu trữ các đối tượng đa chiều tại nút lá của cây để tạo ra một mô hình phân cụm trên cơ sơ phương pháp học bán giám sát; (2) tạo ra một cấu trúc cây nhị phân cân bằng nhằm tăng hiệu suất cho bài toán tìm kiếm ảnh. Dựa trên cơ sở lý thuyết đã đề nghị, nhóm tác giả đề xuất mô hình truy vấn ảnh trên cây BKD-Tree đồng thời thực nghiệm trên bộ ảnh lmageCLEF (gồm 20.000 ảnh). Kết quả thực nghiệm được so sánh với một số công trình gần đây trên cùng bộ dữ liệu đồ minh chứng tính hiệu quả của phương pháp đã được đề xuất. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của nhóm tác giả là hiệu quả và có thể áp dụng được cho các hệ thống tìm kiếm ảnh tương tự theo nội dung.