Một phương pháp tra cứu ảnh hiệu quả kết hợp đặc trưng mức thấp và đặc trưng học sâu nhúng với đánh hạng đa tạp

Bài viết "Một phương pháp tra cứu ảnh hiệu quả kết hợp đặc trưng mức thấp và đặc trưng học sâu nhúng với đánh hạng đa tạp" đề xuất sử dụng đặc trưng kết hợp các đặc trưng mức thấp và DFE để tận dụng cả các đặc điểm của đặc trưng mức thấp và DFE. Các thử nghiệm đã được tiến hành đã chứng minh tính hiệu quả của các đặc trưng được đề xuất khi làm tăng đáng kể kết quả đánh hạng của EMR. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2022 MỘT PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH HIỆU QUẢ KẾT HỢP ĐẶC TRƯNG MỨC THẤP VÀ ĐẶC TRƯNG HỌC SÂU NHÚNG VỚI ĐÁNH HẠNG ĐA TẠP Hoàng Văn Quý 1 Nguyễn Thế Cường1 Ngô Hoàng Huy2 Trần Văn Huy1 Hoàng Xuân Trung3 Nguyễn Văn Đoàn4 Nguyễn Văn Quyền5 1 Trường Đại học Hồng Đức 2 Trường Đại học CMC 3 Trường Đại học Kinh doanh và công nghệ 4 Trường Đại học Điện Lực 5 Trường Đại học Hải Phòng Email hoangvanquy@ nguyenthecuong@ tranlehuy@ nhhuy@ trungvnit@ doannv@ quyennv@ Abstract Trong CBIR ảnh có thể biểu diễn bằng nhiều điểm có giá trị xếp hạng lớn nhất. Để tăng hiệu quả tính đặc trưng mức thấp mô tả các đặc điểm về màu sắc kết cấu và hình dạng của hình ảnh. Sự thành công của đặc toán EMR đã sử dụng các điểm neo thay thế cho việc trưng học sâu được nhúng DFE dựa trên kiến trúc học xét toàn bộ tập dữ liệu ảnh. Các điểm neo được xác định sâu để trích xuất tính năng từ dữ liệu và có được các tính bằng tâm của các cụm thu được sau khi sử dụng thuật năng nhúng có tính phân biệt cao hơn đặc trưng mức thấp. Ưu điểm của các đặc trưng mức thấp là bất biến toán phân cụm K-means trên tập dữ liệu gốc. theo tỷ lệ và dễ tính toán mà không cần học trong khi DFE cung cấp khả năng phân biệt cao hơn. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương Để nâng cao hiệu quả truy xuất ảnh dựa trên đánh pháp mới xác định các điểm neo để tăng hiệu quả của hạng đa tạp là EMR trong bài báo này chúng tôi đề xuất thuật toán đánh hạng đa tạp EMR bằng thuật toán phân sử dụng đặc trưng kết hợp các đặc trưng mức thấp và DFE để tận dụng cả các đặc điểm của đặc trưng mức thấp cụm mờ C- means FCM cải tiến. Thuật toán đề xuất và DFE. Các thử nghiệm đã được tiến hành đã chứng có thể phân cụm được hiệu quả khi số cụm rất lớn có minh tính hiệu quả của các đặc trưng được đề xuất khi làm tăng đáng kể kết quả đánh hạng của EMR. thể lên đến 10 cho tới 20 của số phần từ của tập .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
29    214    1    28-03-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.