Trong bài viết này, một mô hình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc RS -Tree và mạng học sâu Faster R-CNN được đề xuất nhằm nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh. Trong mô hình này, các công việc sau được thực hiện: cấu trúc RS -Tree được cải tiến thuật toán tách nút để nâng cao hiệu quả gom cụm các véc-tơ đặc trưng của tập ảnh đa đối tượng; mạng học sâu Faster R-CNN được sử dụng để phát hiện và phân loại các đối tượng trên hình ảnh; các hộp giới hạn chứa đối tượng trên ảnh được trích xuất đặc trưng cấp thấp và lưu trữ trên cấu trúc RS -Tree . Mời các bạn cùng tham khảo! | TẠP CHÍ KHOA HỌC HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH JOURNAL OF SCIENCE Tập 20 Số 5 2023 842-854 Vol. 20 No. 5 2023 842-854 ISSN Website https https 2023 2734-9918 Bài báo nghiên cứu TRUY VẤN ẢNH SỬ DỤNG RS-TREE VÀ MẠNG HỌC SÂU R-CNN Lê Thị Vĩnh Thanh1 Nguyễn Thị Quỳnh Hương2 Văn Thế Thành3 1 Trường Đại học Bà Rịa Vũng Tàu Việt Nam 2 Trường THPT Chuyên Lê Quý Đôn TP Vũng Tàu Việt Nam 3 Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam Tác giả liên hệ Văn Thế Thành Email thanhvt@ Ngày nhận bài 11-10-2022 ngày nhận bài sửa 10-02-2023 ngày duyệt đăng 21-02-2023 TÓM TẮT Trong bài báo này một mô hình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc RS-Tree và mạng học sâu Faster R-CNN được đề xuất nhằm nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh. Trong mô hình này các công việc sau được thực hiện 1 cấu trúc RS-Tree được cải tiến thuật toán tách nút để nâng cao hiệu quả gom cụm các véc-tơ đặc trưng của tập ảnh đa đối tượng 2 mạng học sâu Faster R-CNN được sử dụng để phát hiện và phân loại các đối tượng trên hình ảnh 3 các hộp giới hạn chứa đối tượng trên ảnh được trích xuất đặc trưng cấp thấp và lưu trữ trên cấu trúc RS-Tree Với mỗi ảnh đầu vào hệ thống phát hiện và phân loại từng đối tượng bằng mạng học sâu Faster R-CNN trích xuất véc-tơ đặc trưng cấp thấp thực hiện truy vấn ảnh tương tự dựa trên cấu trúc RS-Tree. Thực nghiệm được thực hiện trên bộ ảnh đa đối tượng MS-COCO gồm 5000 ảnh với độ chính xác là . Kết quả thực nghiệm được so sánh với các công trình khác trên cùng bộ ảnh nhằm đánh giá tính đúng đắn của mô hình đề xuất. Từ khóa clustering image Retrieval R-CNN RS-Tree 1. Giới thiệu Tra cứu ảnh tương tự và phân lớp ngữ nghĩa hình ảnh là một trong những bài toán quan trọng và phù hợp với xu thế của xã hội hiện đại Chou et al. 2016 Liu et al. 2015 . Vì vậy các hệ thống tìm kiếm ảnh tương tự được các nhà nghiên cứu quan tâm trong nhiều thập niên gần đây và có nhiều phương .
