MỘT PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỰA TRÊN CÂY KD-TREE CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM ẢNH

TÓM TẮT Trong bài báo này, chúng tôi xây dựng một mô hình phân cụm dữ liệu cho bài toán tìm kiếm ảnh dựa trên cây BKD-Tree, một cải tiến cải tiến của cây KD-Tree, gồm: (1) lưu trữ các đối tượng đa chiều tại nút lá để tạo ra một mô hình phân cụm trên cơ sở phương pháp học bán giám sát; (2) tạo ra một cấu trúc cây cân bằng nhằm tăng hiệu suất cho bài toán tìm kiếm ảnh. Dựa trên cơ sở lý thuyết đề nghị, chúng tôi đề xuất mô hình truy vấn ảnh trên cây BKD-Tree và thực nghiệm trên bộ ảnh ImageCLEF (gồm 20.000 ảnh). Kết quả thực nghiệm của chúng tôi được so sánh với một số công trình gần đây trên cùng bộ dữ liệu để minh chứng tính hiệu quả của phương pháp đã được đề xuất. Theo kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của chúng tôi là hiệu quả và có thể áp dụng được cho các hệ thống tìm kiếm ảnh tương tự theo nội dung.