Trong bài viết này, một cấu trúc KD-Tree (k - Dimensional Tree) cải tiến được xây dựng nhằm phân lớp dữ liệu hình ảnh và ứng dụng cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự gọi là CKD-Tree (Classification k-Dimensional Tree). | Các công trình nghiên cứu phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông Phân lớp ảnh bằng cây KD-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự Nguyễn Thị Định 1 3 Văn Thế Thành2 Lê Mạnh Thạnh3 1 Khoa Công nghệ Thông tin Trường ĐH Công nghiệp Thực phẩm 2 Phòng quản lý khoa học và đào tạo sau Đại học Trường ĐH Công nghiệp Thực phẩm 3 Trường Đại học Khoa học Đại học Huế Tác giả liên hệ Nguyễn Thị Định Ngày nhận bài 15 04 2021 ngày sửa chữa 01 06 2021 ngày duyệt đăng 12 06 2021 Định danh DOI Tóm tắt Trong bài báo này một cấu trúc KD-Tree k - Dimensional Tree cải tiến được xây dựng nhằm phân lớp dữ liệu hình ảnh và ứng dụng cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự gọi là CKD-Tree Classification k-Dimensional Tree . Quá trình xây dựng cấu trúc CKD-Tree được thực hiện theo phương pháp học bán giám sát làm cơ sở cho quá trình phân lớp dữ liệu hình ảnh tại các nút trong đồng thời gom cụm dữ liệu tại các nút lá. Kết quả phân lớp này được áp dụng cho quá trình tìm kiếm tập ảnh tương tự từ một ảnh đầu vào sau khi trích xuất véc-tơ đặc trưng. Để minh chứng cho cơ sở lý thuyết đã đề xuất chúng tôi tiến hành xây dựng cấu trúc CKD-Tree thực nghiệm trên bộ ảnh COREL gồm 1000 ảnh 10 phân lớp và bộ ảnh Wang gồm 10800 ảnh 80 phân lớp . Kết quả thực nghiệm truy vấn ảnh được so sánh với các công trình khác cùng bộ dữ liệu nhằm minh chứng phương pháp đề xuất của chúng tôi là hiệu quả và áp dụng tốt trong các hệ tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện. Từ khóa CKD-Tree image classification image retrieval similar smage. Title Image Classification Using Kd-Tree for Image Retrieval Problem Abstract In this paper an improved KD-Tree k - Dimensional Tree structure is built to classify image data and applied to the similar image retrieval which called CKD-Tree Classification k-Dimensional Tree . The CKD-Tree structure is built on the semi-supervised learning method. It is not only the background of the process of classifying image
