Khóa luận tốt nghiệp: Giải pháp RankCompete phân cụm và xếp hạng lại trong meta-tìm kiếm ảnh và cài đặt thử nghiệm

Sự bùng nổ của ảnh số trên Web, đặc biệt trong các cộng đồng chia sẻ trực tuyến, đã thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về các hệ thống tìm kiếm ảnh hiệu quả. Mặc dù đã có nhiều công cụ thương mại ra đời, việc nâng cao chất lượng tìm kiếm vẫn luôn là một bài toán trọng tâm. Trong bối cảnh đó, các thuật toán xử lý ảnh đóng vai trò then chốt, đặc biệt là các phương pháp phân cụm và xếp hạng lại ảnh. Nghiên cứu này tập trung vào việc khảo sát và đề xuất một giải pháp tích hợp các kỹ thuật này để nâng cao hiệu suất của hệ thống meta-tìm kiếm ảnh, nhằm mang lại kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn cho người dùng.

Các nhà nghiên cứu, sinh viên và kỹ sư trong lĩnh vực công nghệ thông tin, xử lý ảnh, tìm kiếm thông tin và phát triển hệ thống meta-tìm kiếm.

Trước bối cảnh bùng nổ của dữ liệu ảnh số trên môi trường Web, nhu cầu tìm kiếm và truy xuất thông tin ảnh ngày càng trở nên cấp thiết. Mặc dù đã có nhiều máy tìm kiếm ảnh ra đời, việc nâng cao chất lượng và độ chính xác của kết quả tìm kiếm vẫn là một thách thức lớn. Bài nghiên cứu này tập trung giải quyết các bài toán cốt lõi trong lĩnh vực này, đó là phân cụm và xếp hạng lại ảnh, đặc biệt trong hệ thống meta-tìm kiếm ảnh. Khóa luận đã tiến hành khảo sát chuyên sâu các thuật toán phân cụm và tính hạng ảnh nổi bật, với trọng tâm là RankCompete và Co-reranking. Các thuật toán này được phân tích dựa trên khả năng tận dụng độ tương đồng giữa các ảnh, được xác định thông qua cả đặc trưng ảnh về nội dung hiển thị lẫn các đặc trưng từ vùng văn bản xung quanh ảnh. Dựa trên cơ sở đó, một mô hình hệ thống meta-tìm kiếm ảnh lớp trên được đề xuất, tích hợp thuật toán RankCompete cùng Co-reranking để thực hiện chức năng phân cụm và xếp hạng lại kết quả. Hệ thống cũng sử dụng cơ sở dữ liệu lưu trữ câu truy vấn và ảnh tương ứng nhằm tối ưu hóa thời gian phản hồi. Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy mô hình đạt được hiệu quả khả quan, với độ đo F1 trung bình là 81.55% khi áp dụng cho cả đặc trưng văn bản và đặc trưng hiển thị. Những kết quả này khẳng định tính khả thi và tiềm năng ứng dụng của giải pháp đề xuất trong việc xây dựng một máy meta-tìm kiếm ảnh lớp trên thực tế, góp phần cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp các kết quả tìm kiếm ảnh chất lượng cao và có tổ chức hơn.