KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ VỀ CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN NGỮ NGHĨA TRONG NÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIẾM ẢNH

Abstract

Dữ liệu đa phương tiện (chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh, video) đóng một vai trò quan trọng trong tất cả lĩnh vực. Trong đó, dữ liệu ảnh với sự phát triển mạnh mẽ, trở nên quen thuộc với người sử dụng hơn vì tính biểu cảm trực quan của nó, được  ứng dụng rộng rãi vào rất nhiều các hệ thống. Trong thập kỷ qua, rất nhiều nghiên cứu về tìm kiếm dữ liệu ảnh thông qua tiếp cận ngữ nghĩa. Các công nghệ ngữ nghĩa cung cấp cách tiếp cận đầy hứa hẹn cho việc tìm kiếm ảnh, giúp việc tìm kiếm hiệu quả và chính xác hơn. Bài báo này khảo sát, đánh giá và thảo luận về các công trình nghiên cứu tìm kiếm ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa. Bài báo cũng trình bày những ưu, nhược điểm của các công trình nghiên cứu đó để so sánh, đánh giá, từ đó đề xuất định hướng nghiên cứu trong tương lai.

https://doi.org/10.26459/hueuni-jtt.v126i2A.4444

References

  1. Photoindustrie-Verband e.V (2016), “Trend Report 2016”, Germany.
  2. Y. Alemu, J. Koh, M. Ikram, D.Kim (2009), “Image Retrieval in Multimedia Databases: A Survey”, 2009 Fifth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, IEEE.
  3. J. Zhai, Y. Cao, Y. Chen (2008), “Semantic Information Retrieval Based on Fuzzy Ontology for Intelligent Transportation Systems,” IEEE.
  4. T. Chang and Y. Huang (2008), “An Ontology Oriented Region-Based Image Retrieval Strategy,” IEEE.
  5. D. C. Pedronette, J. Almeida (2014), R. S. Torres "A scalable re-ranking method for content-based image retrieval", Information Sciences, Volume 265, 1 May 2014, Pages 91-104
  6. J. Nicolas, K. Todorov, C. Hudelot (2010), "Ontology matching for the semantic annotation of images." Fuzzy Systems (FUZZ), 2010 IEEE International Conference.
  7. M. Vasileios, I. Kompatsiaris, M. G. Strintzis (2004), "Region-based image retrieval using an object ontology and relevance feedback." Eurasip Journal on applied signal processing 2004: 886-901.
  8. Y. Changbo, M. Dong, F. Fotouhi (2004), "Learning the semantics in image retrieval-a natural language processing approach." Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, 2004. CVPRW'04. Conference on IEEE.
  9. W. Huan, S. Liu, L. Chia (2006), "Does ontology help in image retrieval?: a comparison between keyword, text ontology and multi-modality ontology approaches." Proceedings of the 14th ACM international conference on Multimedia. ACM,
  10. W. Huan, S. Liu, L. Chia (2007), "Semantic retrieval with enhanced matchmaking and multi-modality ontology.", Multimedia and Expo, 2007 IEEE International Conference on. IEEE
  11. K.Pyrros, E. Petrakis (2010), "SIA: Semantic Image Annotation using ontologies and image content analysis." Image Analysis and Recognition: 374-383.
  12. N. Magesh, P. Thangaraj (2011), "Semantic image retrieval based on ontology and SPARQL query." International Conference on Advanced Computer Technology (ICACT).
  13. M. Umar, et al (2015), "Semantic image retrieval: An ontology based approach.", International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence (IJARAI) 1.4: 1-8.
  14. F. Jalila, H. Baazaoui Zghal, J. Martinet (2016), "Towards Visual Vocabulary and Ontology-based Image Retrieval System." ICAART (2).
  15. A. Olfa, et al (2017), "Pattern graph-based image retrieval system combining semantic and visual features." Multimedia Tools and Applications: 1-30.
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright (c) 2017 Array