(1) Đề xuất kỹ thuật tra cứu ảnh sử dụng chiếu phân biệt tuyến tính dựa trên mô hình cục bộ đa tạp nhằm tìm ma trận chiếu tối ưu theo tiếp cận học đa tạp [CT1]. Phương pháp này xem xét cấu trúc cục bộ của các mẫu dương và âm thuộc hai lân cận khác nhau để học một phép chiếu mà dữ liệu có thể phân biệt trên không gian chiếu, dẫn đến cải tiến độ chính xác cho tra cứu ảnh.

(2) Đề xuất phương pháp tra cứu ảnh kết hợp mô hình trích rút đặc trưng quan trọng với mô hình phân lớp trong hệ thống CBIR nhằm cải tiến độ chính xác và thời gian truy vấn [CT2]. Phương pháp này giải quyết được ba vấn đề: Thứ nhất, số lượng phản hồi mà người dùng cung cấp nhỏ hơn so với chiều của không gian đặc trưng. Thứ hai, số lượng mẫu phản hồi dương thường thấp hơn rất nhiều so với số lượng mẫu phản hồi âm. Thứ ba, số lớp quá nhỏ, mà có nghĩa rằng số các hướng chiếu bị giới hạn bởi số các lớp.

(3) Đề xuất phương pháp dựa trên ba thành phần: Huấn luyện bán giám sát bằng mạng nơ ron tích chập tự hồi qui autoencoder, trích rút đặc trưng ảnh và phân lớp SVM trong phản hồi liên quan nhằm cải tiến độ chính xác và thời gian truy vấn [CT3]. Phương pháp này giải quyết được hai hạn chế: Thứ nhất, khả năng phân biệt kém của các phương pháp đã có. Thứ hai, giảm nhẹ vấn đề vanishing/exploding gradients và quá trình hội tụ nhanh.

Các đóng góp ở trên của đề tài góp phần bổ sung thêm kho tàng kiến thức về các phương pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung. Các phương pháp của đề tài sẽ được kết hợp với các kỹ thuật và công nghệ khác để có thể xây dựng thành một ứng dụng trong đời sống thực tế.

Các công trình được công bố bao gồm:

[CT1] Huu, Quynh Nguyen, Dung Cu Viet, and Quynh Dao Thi Thuy. "Semantic class discriminant projection for image retrieval with relevance feedback." Multimedia Tools and Applications 80.10 (2021): 15351-15376.

[CT2] Son An Hong, Quynh Nguyen Huu, Dung Cu Viet, Quynh Dao Thi Thuy, Tao Ngo Quoc. "Improving image retrieval effectiveness via sparse discriminant analysis", Multimedia Tools and Applications 82 (2023), pages 30807–30830.

[CT3] An Hong Son, Nguyen Huu Quynh, Dao Thi Thuy Quynh, Cu Viet Dung, Deep Learning of Image Representations with Convolutional Neural Networks Autoencoder for Image Retrieval with Relevance Feedback, Vol 2023 No 1: Journal on Information Technologies & Communications, page 17-24.

[CT4] Cù Việt Dũng, An Hồng Sơn, Nguyễn Hữu Quỳnh, Ngô Quốc Tạo, Đào Thị Thúy Quỳnh. “Phương pháp học bán giám sát dựa vào đồ thị xây dựng tập mẫu cân bằng cho tra cứu ảnh”. Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng trong Công nghệ thông tin (FAIR), 2021.

[CT5] Nguyễn Hữu Quỳnh, Đào Thị Thúy Quỳnh, Cù Việt Dũng, An Hồng Sơn, “Khung làm việc cho tra cứu ảnh với mạng nơ ron đồ thị bán giám sát”, Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng trong Công nghệ thông tin (FAIR), 2022. [CT6] Nguyễn Văn Thanh, Nguyễn Hữu Quỳnh, Phạm Huy Hoàng, Đào Thị Thúy Quỳnh, Cù Việt Dũng, “Học biểu diễn ảnh với mạng nơ ron tích chập đồ thị cho tra cứu ảnh”, Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng trong Công nghệ thông tin (FAIR), 2023.

Không