Truy vấn nội dung hình ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật sử dụng phương pháp học sâu
b. Chủ nhiệm đề tài: Vũ Văn Thành Ân
c. Tên cơ quan đi học: Trường THPT Thanh Tuyền
d. Tên Viện - trường thực hiện luận văn: Trường Đại học Sư phạm Tp.Hồ Chí Minh
e. Mục tiêu nghiên cứu:
Xây dựng một mô hình để truy vấn nội dung ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật sử dụng phương pháp học sâu. Đầu vào là một hình ảnh mong muốn truy vấn, sau quá trình xử lý, xuất ra tập hình ảnh kết quả có nội dung tương tự, giống hoặc gần với hình ảnh ban đầu. Sự khác biệt của các hình ảnh trong tập kết quả so với hình ảnh đầu vào càng thấp càng tốt
f. Kết quả thực hiện (tóm tắt):
Đây là Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ của tác giả Vũ Văn Thành Ân thực hiện vào năm 2020 với mục tiêu là xây dựng một mô hình để truy vấn nội dung ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật sử dụng phương pháp học sâu. Đầu vào là một hình ảnh mong muốn truy vấn, sau quá trình xử lý, xuất ra tập hình ảnh kết quả có nội dung tương tự, giống hoặc gần với hình ảnh ban đầu. Sự khác biệt của các hình ảnh trong tập kết quả so với hình ảnh đầu vào càng thấp càng tốt.
Để đạt được mục tiêu trên, đề tài thực hiện các nội dung sau: tìm đọc và phân tích các phương pháp đã được sử dụng trong các công trình nghiên cứu liên quan; thực hiện thu thập dữ liệu, từng bước xây dựng mô hình truy vấn ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật; sau khi huấn luyện mô hình, tiến hành thực nghiệm kiểm tra mô hình; đánh giá độ chính xác, thảo luận kết quả, tinh chỉnh dữ liệu để cải thiện hiệu quả của mô hình.
Có thể thấy, tác giả đã áp dụng các phương pháp nghiên cứu và thực hiện những công việc sau đây: phương pháp khảo sát, phân tích đánh giá các phương pháp đã có: tìm hiểu các nghiên cứu liên quan đến việc truy vấn ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật, nắm bắt ý tưởng chung, phân tích các ưu và khuyết điểm của từng phương pháp. Phương pháp mô hình hóa: đề xuất phương pháp giải quyết bài toán CBIR dùng phương pháp học sâu dựa trên sơ đồ nổi bật. Phương pháp thực nghiệm: hiện thực phương pháp đề xuất. Phương pháp thống kê, phân tích số liệu: so sánh các chỉ số đánh giá mô hình CBIR của phương pháp đề xuất với kết quả của các phương pháp khác.
Kết quả, mô hình truy vấn ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật dùng phương pháp học sâu mà luận văn đạt hiệu quả khá cao (accuracy 0,87 trở lên) sau khi tinh chỉnh dữ liệu. Mô hình đo được sự tương đồng giữa sơ đồ nổi bật của ảnh đầu vào với sơ đồ nổi bật các ảnh đầu ra. Hoàn thiện bộ cơ sở dữ liệu ảnh phục vụ huấn luyện nhận dạng cho 110 loài hoa phổ biến trên thế giới và Việt Nam, với số lượng ảnh gốc trung bình cho mỗi loại hoa là từ 50-100 ảnh. Cài đặt chuyển tiếp một mạng đã được huấn luyện trước, ứng dụng vào bài toán truy vấn nội dung hình ảnh. Đồng thời xây dựng hệ thống truy xuất nội dung ảnh dựa trên sơ đồ nổi bật dùng phương pháp học sâu.
Thông qua đề tài có thể thấy, lĩnh vực mà đề tài thực hiện có khả năng ứng dụng cao trong thực tế. Tuy nhiên, bên cạnh những ưu điểm, hệ thống mà luận văn đã xây dựng vẫn còn tồn tại điểm hạn chế đó là chưa đưa ra được tên loài hoa bằng chữ mà chỉ xác định tên nhóm cùng chỉ số index.
Luận văn đóng góp tri thức trong bài toán tìm kiếm ảnh tương tự dựa trên nội dung, sử dụng sơ đồ nổi bật bằng phương pháp học sâu. Luận văn trả lời được vấn đề phương pháp phát hiện nổi bật có hữu ích cho việc truy xuất hình ảnh trong các bộ dữ liệu (cơ sở dữ liệu hình ảnh nổi bật lộn xộn hay hình ảnh hỗn hợp). Tác giả đã kiểm tra tính hiệu quả của các phần bị loại bỏ khỏi nền (khu vực không nổi bật, không phải saliency region) cho các loại cơ sở dữ liệu hình ảnh. Mô hình luận văn đề xuất có thể ứng dụng làm khối xử lí chính cho các hệ thống bán hàng, tìm kiếm sản phẩm tương tự, hỗ trợ tư vấn bán hàng tự động.
g. Năm tốt nghiệp: