MỘT PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH KHAI THÁC HIỆU QUẢ THÔNG TIN PHẢN HỒI TỪ NGƯỜI DÙNG

Abstract

Đã có nhiều phương pháp tra cứu ảnh phản hồi liên quan sử dụng máy véctơ chỗ trợ (SVM). Tuy nhiên, các phương pháp này chưa quan tâm đến sự cân bằng của hai lớp trong quá trình phản hồi của người dùng dẫn đến độ chính xác thấp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tra cứu ảnh phản hồi liên quan hiệu quả, gọi là RFBC (Image retrieval using relevance feedback with balanced classes), cho phép nâng cao độ chính xác hệ thống tra cứu ảnh thông qua việc cân bằng số mẫu trong mỗi lớp của tập ví dụ huấn luyện. Phương pháp của chúng tôi tận dụng sự đánh giá của người dùng để xác định vị trí có thể thu được hai lớp có số lượng mẫu cân bằng. Chúng tôi cũng cung cấp các kết quả thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu đặc trưng gồm 10800 ảnh để chỉ ra độ chính xác của phương pháp.