KẾT LUẬN

Tra cứu ảnh dựa trên nội dung (CBIR) đang là lĩnh vực được nhiều người quan tâm nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ trong nước và quốc tế. Để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng, việc nghiên cứu và phát triển lĩnh vực này cần được đẩy mạnh hơn nữa. Trong khuôn khổ của luận văn này, tác giả đã tập trung tìm hiểu và nghiên cứu một số nội dung cơ bản của CBIR, đạt được các kết quả chính sau:

• Nắm được một số phương pháp trích chọn đặc trưng hình ảnh và các phương pháp phản hồi liên quan trong tra cứu ảnh dựa vào nội dung.
• Trình bày phương pháp tìm kiếm hình ảnh theo đặc trưng màu sắc, kết cấu, hình dạng, và phương pháp kết hợp các đặc trưng trên, áp dụng trong tra cứu ảnh sử dụng SVM và phản hồi liên quan.
• Viết chương trình thực nghiệm để tìm kiếm ảnh theo các đặc trưng màu sắc, kết cấu, hình dạng, và kết hợp ba đặc trưng trên, sử dụng SVM và phản hồi liên quan, với bộ công cụ và thư viện Matlab. Chương trình đã được chạy thực nghiệm trên hai cơ sở dữ liệu Wang và Oliva, cho phép so sánh và đánh giá độ chính xác cũng như thời gian thực hiện tìm kiếm ảnh của các phương pháp đã nêu.

Một số vấn đề cần tiếp tục giải quyết

Mặc dù đã đạt được một số kết quả khả quan trên tập dữ liệu ảnh thử nghiệm, nhưng vẫn còn những vấn đề cần được giải quyết, đặc biệt là đối với các truy vấn cấp cao. Ngoài ra, thời gian truy vấn ảnh cũng cần được cải thiện khi thư viện ảnh của hệ thống được mở rộng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong thời gian tới, ngoài việc giải quyết các vấn đề còn tồn tại, tác giả dự định định hướng một số nghiên cứu tiếp theo:

• Truy vấn ảnh theo vùng: Ảnh gồm tập hợp các vùng hay còn gọi là vần. Đây là đặc trưng cấp cao của ảnh, giúp giải quyết vấn đề cản trở việc truy tìm ảnh dựa vào nội dung, khi dữ liệu đầu vào chưa được mô phỏng gần gũi với suy nghĩ của con người.

• Tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa: Với đặc trưng vùng, con người có thể tiến thêm một bước trong việc truy tìm ảnh, áp dụng mô hình học vào bài toán vùng, giúp mô phỏng dữ liệu đầu vào gần gũi hơn với con người.

• Tổ chức cơ sở dữ liệu hiệu quả: Quá trình phân đoạn vùng ảnh tốn nhiều thời gian. Do đó, cần có biện pháp tổ chức cơ sở dữ liệu hiệu quả để tăng tốc độ và hiệu quả tìm kiếm.

• Truy vấn theo ngữ nghĩa: Khả năng truy tìm mới dựa vào câu truy vấn dạng ngôn ngữ, liên kết giữa các vùng đại diện. Ví dụ, tìm cảnh bãi biển lúc bình minh bằng cách liên kết nhóm từ với vùng đại diện cho bãi biển và bình minh.

• Truy vấn ảnh động: Đây là lĩnh vực được quan tâm, khác biệt với ảnh tĩnh về dung lượng, ảnh hưởng đến thời gian truy vấn cũng như chi phí cho phần cứng.