KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ VỀ CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN NGỮ NGHĨA TRONG NÂNG CAO HIỆU QUẢ TÌM KIẾM ẢNH
Tập 126 Số 2A (2017), Bài nghiên cứu
Tập 126 Số 2A (2017)

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

Bài nghiên cứu
https://doi.org/10.26459/hueuni-jtt.v126i2A.4444
Đã xuất bản 2017-10-23
Nguyễn Thị Uyên Nhi
Trường Đại học Sài Gòn
Lê Mạnh Thạnh
Trường Đại học Khoa học - Huế
Hoàng Hữu Hạnh
Phòng nghiên cứu Web ngữ nghĩa, Đại học Huế

Tóm tắt

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

Tài liệu tham khảo

  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

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2017 Array