Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Phát triển mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree

Đề tài Tốt nghiệp Tiên sĩ Khoa học máy tính 'Phát triển mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree' nghiên cứu về việc nghiên cứu cấu trúc dữ liệu nhiều chiều KD-Tree, xây dựng các thuật toán thao tác trên KD-Tree để lưu trữ và quản lý véc-tơ đặc trưng hình ảnh và phát triển cấu trúc KD-Tree, tạo ra và tiếp tục bổ sung ngữ nghĩa cho các dữ liệu thực nghiệm để thực hiện mô hình tìm kiếm ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa.

Nhà nghiên cứu về khoa học máy tính, sinh viên đang học chuyên ngành khoa học máy tính hoặc phân quyền công nghệ thông tin.

Từ đề tài, không gian hình ảnh là một nguồn dữ liệu lớn và phức tạp, nhưng hiện có rất ít kiến thức trong việc sử dụng một cách hiệu quả. Để giải quyết vấn đề này, đề tài Tốt nghiệp tiên sĩ Khoa học máy tính 'Phát triển mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree' thực hiện nghiên cứu và phát triển các công cụ để tăng khả năng phân giải hình ảnh, chẳng hạn như mô hình xử lý ảnh, việc loại bỏ tính phức tạp và việc giảm thiểu kích thước dữ liệu. Nội dung của đề tài được chia thành hai chương, trong đó chương 1 cho biết các yêu cầu cơ bản về việc phân loại hình ảnh, từ điểm nhấn và gom nhóm. Chương 2 trình bày sự cải tiến của công cụ KD-Tree, cho phép mô hình tìm kiếm ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa và tăng khả năng tối ưu hóa mô hình. Các công cụ như caching, pruning và hierarchical clustering có thể giúp trình bày quýt phần lớn của dữ liệu, đồng thời đảm bảo kết quả cuộc tìm kiếm. Thậm chí, việc sử dụng véc-tơ có thể giúp quyết định được về các phần hình ảnh quan trọng hơn những phần không quan trọng. Tổng thể, đề tài từ trên xuống thực hiện một công việc rất quan trọng, là sử dụng các công cụ phân tán để giảm thiểu kích thước dữ liệu và có thể giúp mô hình tìm kiếm ảnh trở nên hiệu quả hơn.