Cải tiến độ chính xác tra cứu ảnh thông qua học sâu và học độ đo khoảng cách tối ưu
Đào Thị Thúy Quỳnh
CẢI TIẾN ĐỘ CHÍ NH XÁ C TRA CỨU ẢNH
THÔ NG QUA HỌC SÂ U VÀ HỌC ĐỘ ĐO
KHOẢNG CÁ CH TỐI ƯU
*Đào Thị Thúy Quỳnh
* Khoa Cô ng nghệ thô ng tin 1, Học Viện Cô ng Nghệ Bưu Chính Viễn Thô ng
Tóm tắt- Tra cứu ảnh dựa vào nội dung được thực hiện
Do đó, biểu diễn ảnh bởi véc tơ đặc trưng và độ đo
bởi việc so sánh độ đo tương tự giữa biểu diễn ảnh truy
tương tự là hai yếu tố chính ảnh hưởng tới hiệu quả của hệ
vấn và biểu diễn cơ sở dữ liệu ảnh. Do đó, hiệu quả của
thống CBIR. Nâng cao hiệu quả của hệ thống CBIR là một
phương pháp tra cứu ảnh bị ảnh hưởng rất nhiều bởi biểu
vấn đề thách thức trong nghiên cứu. Để nâng cao hiệu quả,
diễn ảnh và độ đo tương tự. Gần đây, học sâu được sử
chúng ta cần giảm khoảng trống ngữ nghĩa trong CBIR,
dụng và đem lại hiệu quả cao trong các bài toán phân lớp,
khoảng trống ngữ nghĩa thể hiện những hạn chế của biểu
nhận dạng ảnh, các đặc trưng ảnh được học bởi mô hình
diễn ảnh bởi đặc trưng mức thấp được trích rút tự động và
CNN mang tính ngữ nghĩa cao. Trong bài báo này, chúng
ngữ nghĩa của bức ảnh do con người cảm nhận. Để giảm
tôi sẽ đề xuất phương pháp tra cứu ảnh IRDLoM (Image
khoảng trống ngữ nghĩa này, đã có một số đề xuất đưa các
Retrieval using Deep learning and optimal distance
kỹ thuật học máy vào trong quá trình tra cứu ảnh. Những
metric) sử dụng mạng CNN để xây dựng bộ đặc trưng và
năm gần đây, học sâu đã nâng cao được hiệu quả của các
tìm một phép chiếu tuyến tính với một độ đo tương tự cải
bài toán nhận dạng, phân loại đối tượng. Với mong muốn
tiến. Phần thực nghiệm cung cấp các kết quả thực nghiệm
nâng cao hiệu quả ngay từ quá trình xây dựng bộ đặc trưng
để minh chứng độ chính xác của phương pháp đề xuất.
biểu diễn ảnh, phương pháp đề xuất sẽ sử dụng cấu trúc
Từ khóa:
Content-based image retrieval, deep mạng CNN để xây dựng bộ đặc trưng có tính ngữ nghĩa
learning, similarity measures, mahalanobis metric cao. Bên cạnh đó, phương pháp đề xuất sẽ kết hợp kỹ thuật
distance.
phân lớp LDA và học độ đo tương tự (Learning similarity
measures) để đưa một độ đo tương tự cải tiến phù hợp hơn
với dữ liệu.
I. MỞ ĐẦU
Tra cứu ảnh dựa vào nội dung (CBIR-Content Based
Ý tưởng của học độ đo khoảng cách là tìm một độ đo
khoảng cách tối ưu mà tối thiểu được khoảng cách giữa
các cặp ảnh tương tự nhau và tối đa hóa khoảng cách giữa
những cặp ảnh không tương tự. Sau đó, độ đo khoảng cách
tối ưu này sẽ được dùng để phân hạng lại toàn bộ tập ảnh
và trả về kết quả. Chúng tôi đề xuất một kỹ thuật hiệu cứu
ảnh hiệu quả, kỹ thuật có tên là IRDLoM (Image Retrieval
using Deep learning and optimal distance metric). Bằng
thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu ảnh gồm 10.800 ảnh ,
chúng tôi sẽ chỉ ra sự chính xác của phương pháp đề xuất.
Image Retrieval) đã nhận được nhiều sự quan tâm trong
thập kỷ qua, do nhu cầu xử lý hiệu quả lượng dữ liệu đa
phương tiện khổng lồ và tăng nhanh chóng. Nhiều hệ
thống CBIR đã được phát triển, gồm QBIC [21],
Photobook [22], MARS [23], PicHunter [24] , Blobworld
[25].
Trong một hệ thống CBIR tiêu biểu, các đặc trưng ảnh
trực quan mức thấp (màu, kết cấu và hình dạng) được trích
rút tự động và biểu diễn thành các véc tơ đặc trưng tương
ứng cho mục tiêu mô tả ảnh và so sánh độ tương tự. Để
tìm kiếm các ảnh mong muốn, người dùng đưa một ảnh
làm mẫu truy vấn và hệ thống trả lại một tập các ảnh tương
tự dựa vào các đặc trưng được trích rút. Khi các hệ thống
trình bày một tập các ảnh được xem là tương tự đối với
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau. Trong
Phần 2, trình bày chi tiết phương pháp đề xuất. Phần 3 mô
tả các thực nghiệm hiệu năng của chúng tôi và thảo luận
các kết quả. Cuối cùng, chúng tôi đưa ra kết luận.
truy vấn, người dùng có thể lấy ra những ảnh liên quan II. NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
nhất với ảnh truy vấn được cho, và hệ thống điều chỉnh
Tra cứu ảnh dựa vào nội dung sử dụng học khoảng
truy vấn sử dụng chúng. Phản hồi liên quan dựa vào các kỹ
thuật CBIR không yêu cầu người dùng cung cấp các truy
vấn khởi tạo chính xác, nhưng đánh giá truy vấn lý tưởng
của người dùng bằng sử dụng các ảnh liên quan phản hồi
bởi người dùng.
cách đã nhận được sự quan tâm trong cộng đồng nghiên
cứu [6, 9, 13, 14, 15, 16, 17,18]. Dữ liệu đầu vào của các
thuật toán học khoảng cách trong tra cứu ảnh thường được
chia làm hai nhóm: (1) chỉ xem xét đến các cặp ảnh tương
tự và (2) xem xét cả các cặp ảnh tương tự và các cặp ảnh
không tương tự.
Ý tưởng điều chỉnh trọng số của hàm khoảng cách đã
được áp dụng vào các hệ thống tra cứu ảnh, chẳng hạn như
phương pháp SRIR [19]. Phương pháp này thường tận
dụng thông tin của tập ảnh tương tự, xem xét tới sự phân
tán của dữ liệu trên mỗi chiều và biểu diễn bởi một ma
Tác giả liên hệ: Đào Thị Thúy Quỳnh
Email: quynhdao.ptit@gmail.com
Đến tòa soạn: 8/2020, chỉnh sửa: 9/2020, chấp nhận đăng: 10/2020.
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
62
CẢI TIẾN ĐỘ CHÍNH XÁC TRA CỨU ẢNH THÔNG QUA HỌC SÂU VÀ HỌC ĐỘ ĐO KHOẢNG CÁCH TỐI ƯU
trận đường chéo. Từ đó đưa ra một hàm khoảng cách Mahalanobis bằng thực hiện tìm ma trận tối ưu M trong
Euclid cải tiến và áp dụng nó vào phân hạng toàn bộ tập công thức độ đo tương tự cải tiến.
ảnh.
A. Tổng quan phương pháp
Phương pháp MCML [4], các phương pháp này học
Phương pháp tra cứu ảnh đề xuất IRDLoM được mô tả
một độ đo khoảng cách Mahalanobis sao cho các mẫu
trên Hình 1. Phương pháp sẽ sử dụng mô hình CNN đã
cùng một lớp sẽ được ánh xạ tới cùng một điểm. Bài toán
được huấn luyện trên một tập dữ liệu, sau đó sử dụng cấu
học độ đo khoảng cách được đưa về bài toán tối ưu lồi và
trúc mạng làm khởi tạo để trích rút đặc trưng mức cao, đó
tìm nghiệm theo phương pháp Gradient-descent. Tuy
là quá trình biểu diễn ảnh bởi véc tơ đặc trưng. Khi người
nhiên, việc tìm nghiệm của bài toán tối ưu bởi phương
dùng đưa vào một ảnh truy vấn, phương pháp cũng thực
pháp Gradient-descent có chi phí tính toán lớn.
hiện trích rút đặc trưng tương tự như thực hiện với ảnh cơ
Phương pháp LMNN [5] với ý tưởng cực tiểu khoảng sở dữ liệu. Phương pháp sẽ thực hiện so sánh độ tương tự
cách các mẫu cùng nhãn nằm trong lân cận k-NN và cực giữa véc tơ đặc trưng ảnh truy vấn và tập véc tơ đặc trưng
đại khoảng cách các mẫu khác nhãn bởi một lề lớn hơn mà của cơ sở dữ liệu ảnh sử dụng độ đo Euclid và trả về tập
sử dụng hàm khoảng cách Mahalanobis. Ý tưởng này được ảnh kết quả khởi tạo cho người dùng. Người dùng sẽ thực
mô hình hóa bởi một bài toán tối ưu và giải quyết nó bởi hiện quá trình phản hồi liên quan, lựa chọn ra những ảnh
phương pháp SDP [3] từ đó tìm ra độ đo khoảng cách cải phù hợp với mong muốn. Tiếp theo, thông tin phản hồi
tiến.
bao gồm tập ảnh liên quan và không liên quan được đưa
vào học độ đo khoảng cách và tối ưu hóa trọng số của hàm
khoảng cách cải tiến. Sau đó, tất cả các ảnh được sắp xếp
lại dựa trên giá trị của hàm khoảng cách Mahalanobis cải
tiến. Nếu người dùng chưa thỏa mãn với các kết quả, quá
trình phản hồi liên quan sẽ được lặp lại để trả về tập ảnh
kết quả cho người dùng.
Thuật toán học trực tuyến cho độ tương tự ảnh cỡ lớn
(OASIS) [18] được thiết kế chuyên biệt để làm việc với
các ràng buộc cặp. Tuy nhiên, chúng dựa trên các giả thiết
mạnh về dữ liệu đầu vào hoặc cấu trúc của các ràng buộc
(yêu cầu dữ liệu đầu vào là các véc tơ thưa). Do đó, nó khó
có thể áp dụng được trong thực tế.
Phương pháp Xing [20] với ý tưởng đưa về bài toán tối
ưu dạng lồi mà cực tiểu hóa tổng khoảng cách của các cặp
ảnh tương tự với ràng buộc tổng khoảng cách các cặp ảnh
không tương tự đạt cực đại. Ở pha khởi tạo, phương pháp
sử dụng hàm khoảng cách Euclid cải tiến với A=I. Sau đó,
phương pháp Xing đưa ra một hàm khoảng cách cải tiến
với A là kết quả của bài toán tối ưu lồi nói trên. Tuy nhiên,
phương pháp của Xing cũng có chi phí tính toán lớn do sử
dụng phương pháp giải Gradient-descent để tìm nghiệm và
cũng chưa khai thác tập ảnh tương tự một cách hiệu quả.
CNN
CSDL véc
tơ đặc
trưng
Cơ sở dữ
liệu ảnh
Học độ đo
tương tự
LoM
So sánh độ
đo tương
Phản hồi
liên quan
tự L2
CN
Truy
vấn
Véc tơ
đặc trưng
Với phương pháp RCA [8], ý tưởng của phương pháp
này chỉ sử dụng các cặp ảnh tương tự, tìm một phép biến
đổi dữ liệu dựa vào ma trận phương sai sinh ra từ tập ảnh
tương tự. Từ đó, cải tiến hàm khoảng cách Mahalanobis
bằng cách thay đổi ma trận trọng số. Mặc dù, phương pháp
RCA này có chi phí tính toán hiệu quả hơn phương pháp
của Xing nhưng phương pháp RCA chỉ xem xét tới tập
ảnh tương tự.
Phân
hạng tập
ảnh
Kết
quả
Hình 1. Sơ đồ của phương pháp đề xuất.
B. Biểu diễn ảnh sử dụng học sâu
Từ phân tích ưu điểm và hạn chế của những nghiên
cứu liên quan ở trên, chúng tôi đề xuất phương pháp tra
cứu ảnh với hàm khoảng cách cải tiến. Việc cải tiến hàm
khoảng cách dựa trên việc cực đại hóa thương giữa tổng
khoảng các cặp ảnh không tương tự và tổng khoảng cách
các cặp ảnh tương tự. Trong ý tưởng này, chúng ta xem
xét được cả tập ảnh tương tự và không tương tự để tìm
được ma trận trọng số và cải tiến hiệu quả của phương
pháp tra cứu.
Trong những năm gần đây, mạng CNN đã đem lại hiệu
quả tuyệt vời trong trong lĩnh vực thị giác máy như bài
toán phân lớp ảnh, xác định đối tượng, phân đoạn ngữ
nghĩa. Từ đó, cũng có nhiều nghiên cứu về tra cứu ảnh dựa
vào nội dung (CBIR) sử dụng CNN và nhận được kết quả
tốt.
Trong [7] chỉ ra một số cách tiếp cận để cải tiến hiệu
quả của hệ thống CBIR sử dụng học sâu trong việc xây
dựng ra bộ đặc trưng có tính ngữ nghĩa cao hơn: (1) sử
dụng một mô hình CNN đã tiền huấn luyện và xây dựng
ra bộ đặc trưng ảnh dùng khoảng cách L2 để so sánh độ đo
tương ứng giữa các véc tơ đặc trưng; (2) vẫn dùng mô
hình CNN đã được tiền huấn luyện để xây dựng ra bộ đặc
trưng, tuy nhiên nó cải tiến bằng cách sử dụng học độ đo
khoảng cách (DML) để có được một độ đo tương tự thích
hợp với dữ liệu hơn ở pha so sánh độ tương tự; và (3) với
một bộ dữ liệu cụ thể nào đó, huấn luyện lại mô hình
CNN kết hợp với một bộ phân lớp cụ thể, sau đó sử dụng
III. PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH ĐỀ XUẤT
Phương pháp đề xuất sẽ thực hiện xây dựng bộ đặc
trưng dựa vào học sâu, từ k-NN sẽ trả về tập ảnh khởi tạo
cho người dùng. Quá trình phản hồi liên quan được thực
hiện, người dùng sẽ lựa chọn ra tập ảnh phù hợp với mong
muốn là tập mẫu liên quan. Lấy được tập mẫu liên quan,
phương pháp sẽ thực hiện huấn luyện để tìm ra một phép
chiếu tuyến tính thỏa mãn phương sai giữa các mẫu cùng
tập liên quan là cực tiểu và cực đại hóa phương sai giữa
mẫu liên quan và không liên quan. Sau đó, phương pháp sẽ
thực hiện xây dựng một độ đo tương tự cải tiến
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
63
Đào Thị Thúy Quỳnh
độ đo như cách tiếp cận (1) hoặc (2) là hoàn thiện một 4. Return S
phương pháp tra cứu ảnh sử dụng học sâu.
C. Một độ đo khoảng cách cải tiến
Trong [7] đã giới thiệu cách tiếp cận (1) đó cũng là
một trường hợp cải tiến của cách tiếp cận (2). Giả sử,
Cho đến nay, cũng có một số cách tiếp cận học
khoảng cách khác nhau mà khai thác tính chất của tập
phản hồi từ phía người dùng trong quá trình tra cứu ảnh.
Tuy nhiên, các phương pháp đã có thường chỉ xem xét tới
tập mẫu dương (positive samples) mà chưa xem xét tới
tập mẫu âm. Ý tưởng cơ bản của phân tích thành phần
phân biệt (DCA-Discriminative Component analysis) là
tìm một phép biến đổi tối ưu dẫn tới một hàm khoảng
cách tối ưu bằng cách cực đại hóa tổng phương sai giữa
các phần tử khác tập mẫu (âm hoặc dương) và cực tiểu
hóa phương sai của dữ liệu trong cùng tập mẫu (âm hoặc
dương).
chúng ta có hai ảnh trong CSDL là 퐼푖 và 퐼 , quá trình trích
푗
rút đặc trưng sử dụng một mô hình CNN đã được tiền
huấn luyện trên tập dữ liệu lớn, sau đó sử dụng mô hình
làm khởi tạo để trích rút đặc trưng mức cao. Quá trình này
còn được gọi là quá trình học biểu diễn ảnh, tương ứng bộ
đặc trưng mức cao là 푥푖 và 푥 . Độ đo tương tự được dùng
푗
để so sánh giữa hai đặc trưng này là 퐿2:
푠푖푚푖푙푎푟푖푡푦(푥푖, 푥 ) = ‖푥푖 − 푥 ‖ (1)
푗
푗
2
Công thức (1) thể hiện độ tương tự giữa ảnh Ii và Ij, độ
tương tự càng lớn thì ảnh 퐼푖 và 퐼 càng tương tự nhau.
Độ đo tương tự theo cách tiếp cận thứ (2) để so sánh { }푁
giữa hai véc tơ đặc trưng của ảnh được tính bởi công thức
푗
Giả sử tập ảnh kết quả khởi tạo gồm N ảnh: 푋 =
푥푖
và một số các ràng buộc. Tập ảnh kết quả khởi
tạo được trả về cho người dùng phản hồi liên quan và
được chia thành hai tập phân biệt là tập mẫu dương
(positive samples) và mẫu âm (negative samples). Để đạt
được mục tiêu DCA, chúng ta cần xác định hai ma trận
푖=1
퐿퐴:
푠푖푚푖푙푎푟푖푡푦(푥푖, 푥 )
푗
̂
̂
= ‖푥푖 − 푥 ‖ = (푥푖 − 푥 )푇퐴(푥푖 − 푥 ) (2)
phương sai là 퐶푏 và 퐶푤 là khoảng cách giữa các kỳ vọng
của các lớp khác nhau và khoảng cách giữa kỳ vọng và
các mẫu của mỗi lớp. Được tính theo công thức sau:
푗
푗
푗
퐴
Với ma trận A được học từ quá trình học độ đo tương
tự với điều kiện M là ma trận xác định dương, vì độ tương
tự phải dương, và độ tương tự đạt giá trị nhỏ nhất khi
1
2
퐶푏 =
(푚푗 − 푚푖)(푚푗 − 푚푖)푇 (3)
̂
∑
∑
푖∈퐷
푛
푗=1
푗
푛
1
푏
1
푗
푥푖 = 푥 . Độ đo tương tự trong cách tiếp cận này sẽ là cách
2
푗
̂
∑
∑
퐶푤 =
(푥푗푖 − 푚푖)(푥 − 푚푖)푇 (4)
푗푖
푗=1
푖=1
푛
푛
푗
tiếp cận (1) khi ma trận A là một ma trận đơn vị 퐴 = 퐼.
Một cách khác, đó chính là trường hợp đặc biệt khi chúng
ta xem xét đến sự tương quan giữa các thành phần đặc
trưng trong cách tiếp cận (1). Hơn thế nữa, mỗi thành
phần đặc trưng lại có độ tương tự khác nhau nên thường
độ đo tương tự ở cách tiếp cận (2) đem lại hiệu quả hơn.
Với 푛푏 là tổng số lượng phần tử của hai tập, 푚푗 là
푛
1
푗
∑
tâm của lớp j với 푚푗 =
푥 , với 푥 là véc tơ i của
푗푖 푗푖
푖=1
푛
푗
lớp j, mỗi 퐷 là một lớp và trong bài toán này chúng ta có
푗
2 lớp gồm tập mẫu dương và tập mẫu âm.
Phương pháp đề xuất sẽ thực hiện xây dựng bộ đặc
trưng dựa vào học sâu, từ k-NN lấy được, phương pháp sẽ
thực hiện huấn luyện với mô hình LDA. Sau đó, phương
pháp sẽ xây dựng một độ đo tương tự cải tiến bằng cách
tận dụng tập mẫu dương lấy ý tưởng từ cách tiếp cận (2)
để xây dựng nên ma trận A trong công thức độ đo tương
tự (2), ma trận M là một ma trận đầy đủ nó sẽ phản ánh
được sự tương quan của dữ liệu trên từng đặc trưng và
giữa các đặc trưng.
Ý tưởng của DCA là tìm một phép biến đổi tuyến tính
mà đưa ra một hàm khoảng cách tối ưu bằng việc cực đại
hóa tổng khoảng cách các kỳ vọng của các lớp khác nhau
và cực tiểu hóa tổng khoảng cách các kỳ vọng trong cùng
lớp. Quá trình DCA sẽ đưa về bài toán tối ưu như sau:
푇
̂
|퐴 퐶 퐴|
푏
( )
퐽 퐴 = 푎푟푔푚푎푥퐴
(5)
푇
̂
퐶 퐴|
푤
|퐴
Ma trận A là ma trận biến đổi tối ưu mà chúng ta cần
tìm. Khi tìm được phép biến đổi tối ưu A, chúng ta sẽ có
được trọng số tối ưu của hàm khoảng cách Mahalanobis:
푀 = 퐴푇퐴.
Thuật toán học biểu diễn đặc trưng ảnh
(Representation image learning) dưới đây thực hiện học
biểu diễn ảnh dựa vào tiền huấn luyện mạng học sâu CNN
thu được tập đặc trưng mức cao. Thuật toán nhận đầu vào
là một tập các ảnh và mô hình đã tiền huấn luyện CNN
trên bộ ảnh ImageNet.
Theo lý thuyết Fisher [11,12], bài toán tối ưu (5)
tương ứng với việc cực đại hóa tổng khoảng cách các kỳ
vọng của các lớp khác nhau và cực tiểu hóa tổng khoảng
̂
̂
cách các kỳ vọng trong cùng lớp, tương ứng là 퐶푏 và 퐶푤
[10]. Để tìm được lời giải cho bài toán (5), bài báo đề
xuất thuật giải sau, thuật giải cũng được dùng để giải các
nghiên cứu trước đây về LDA [22].
Thuật toán 1.1. Thuật toán RIL
(Representation image learning)
Input: - Tập các ảnh X = {x1,x2,…,xn} với xi Rm
- Mô hình tiền huấn luyện M
Output: - Tập biểu diễn ảnh S = {s1,s2,…,sn} với si Rd
1. Model LoadModel(M);
2. 푆∅
Thuật toán 1.2. Discriminative Component Analysis
Input:
{ }푁
- Tập ảnh 푋 = 푥푖
푖=1
- Tập các mẫu (liên quan, không liên quan) Dj =
3. for i = 1,…,n do
{푥1, 푥2, … , 푥푛 } , j =1,2.
푗
3.1. siExtractFeature(xi,Model);
3.2. 푆푆 ∪ 푠푖
Output:
- Ma trận biến đổi tối ưu A
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
64
CẢI TIẾN ĐỘ CHÍNH XÁC TRA CỨU ẢNH THÔNG QUA HỌC SÂU VÀ HỌC ĐỘ ĐO KHOẢNG CÁCH TỐI ƯU
- Ma trận tối ưu Mahalanobis Mo
4. RResultInitial(Q);
5. Repeat
̂
̂
1. Tính ma trận 퐶푏 và 퐶푤 theo công thức (1.1) và (1.2)
5.1. < 퐹푓푒푎푡푢푟푒, 퐹푙+푎푏푒푙, 퐹− >)Feedback 푅 ;
̂
( )
2. Chéo hóa ma trận 퐶푏 sử dụng eigen analysis:
푙푎푏푒푙
Phản hồi liên quan
푇
푇
̂
2.1. Tìm U sao cho: 푈 퐶푏푈 = ∧푏; 푈 푈 = 퐼, ∧푏 là
ma trận đường chéo các thành phần là trị riêng của U;
5.2. 퐴 = 푫푪푨(퐹푓푒푎푡푢푟푒, 퐹푙+푎푏푒푙, 퐹푙−푎푏푒푙); Tìm phép
biến đổi tối ưu A
5.3. 푀표 = 퐴푇퐴; Trọng số tối ưu của hàm khoảng
̂
2.2. Tìm 푈 là k thành phần của 푈 với các thành phần
trị riêng khác 0
cách mahalanobis
푇
̂ ̂ ̂
2.3. Tìm 퐷푏 = 푈 퐶푏푈 là ma trận vuông cấp k là ma
trận con của ma trận ∧푏.
(
)
5.4. 푅Ranking 푆, 푀표, 푁 ; Phân hạng lại tập ảnh
theo hàm khoảng cách Mahalanobis với bộ trọng số
tối ưu
−1/2
푇
̂
̂
2.4. Tìm 푍 = 푈퐷푏
và 퐶푧 = 푍 퐶푤푍;
̂
3. Chéo hóa ma trận 퐶푧 sử dụng eigeinanalysis:
until (User dừng phản hồi);
푇
푇
̂
3.1. Tìm V sao cho: 푉 퐶푧푉 = ∧푤; 푉 푉 = 퐼, ∧푤 là
ma trận đường chéo các thành phần là trị riêng của U;
6. Return R;
Thuật toán tra cứu ảnh hiệu quả sử dụng với học biểu
diễn ảnh và kết hợp với hàm khoảng cách cải tiến
Mahalanobis trên thực hiện như sau:
3.2. Nếu cần giảm chiều, giả sử số chiều mong muốn
là r thì 푉 chính là r véc tơ cột của ma trận V mà mỗi cột là
̂
véc tơ riêng tương ứng với giá trị riêng nhỏ nhất. Tìm
Mỗi ảnh trong tập ảnh DB được học biểu diễn (bước
1) và được biểu diễn bởi một véc tơ đặc trưng trong
không gian đặc trưng nhiều chiều. Khi người dùng đưa
vào ảnh truy vấn khởi tạo Q, thuật toán cũng sử dụng
cùng một thủ tục để biểu diễn ảnh truy vấn cùng một cách
với cơ sở dữ liệu ảnh để biểu diễn thành véc tơ đặc trưng
푇
̂
̂
̂
퐷푤 = 푉 퐶푧푉 ; với 푉 = 푉 và 퐷푤 =∧푤.
−1/2
4. Ta có: A = 푍푉퐷푤 và 푀표 = 퐴푇퐴.
̂
Thuật toán 1.2 thực hiện như sau, ma trận U là ma trận
̂
chéo hóa của ma trận phương sai 퐶푏 thể hiện sự tách biệt
giữa hai tập mẫu liên quan và không liên quan. Sau khi bỏ ảnh truy vấn Sq (bước 2). Truy vấn khởi tạo được thực
đi các véc tơ với trị riêng bằng 0, chúng ta có ma trận
vuông cấp k là 퐷푏 là ma trận đường chéo với thành phần
trên đường chéo là các trị riêng khác 0 của ma trận 푈. Sau
hiện ở bước 3 bởi ResultInitial(Q)RetrievalInitial(Sq,푆, 푁),
ở đây Sq là biểu diễn của ảnh truy vấn, S là tập biểu diễn
của tập ảnh cơ sở dữ liệu và N là số các ảnh được tra cứu
trong tập S sau mỗi làn lặp. Kết quả thực hiện tra cứu với
truy vấn khởi tạo ResultInitial(Q) được gán cho R (bước 4).
̂
đó, thuật toán sẽ thực hiện việc tìm phép chiếu 푍 =
푈퐷푏−1/2, phép chiếu này làm cho các lớp khác nhau có sự
̂
푇
̂
phân biệt lớn nhất. Tiếp theo, chúng ta tính 퐶푧 = 푍 퐶푤푍
Trên tập ResultInitial(Q); trả về bởi truy vấn khởi tạo,
người dùng sẽ thực hiện lựa chọn những ảnh phù hợp với
và tìm ma trận V để chéo hóa của ma trận 퐶푧. Nếu muốn
̂
giảm chiều, giả sử số chiều mong muốn là r thì 푉 chính là
( )
mong muốn của họ thông qua hàm Feedback 푅 để được
tập đặc trưng 퐹
và tập nhãn 퐹퐿푎푏푒푙 = {퐹푙+푎푏푒푙, 퐹−
}
r véc tơ cột của ma trận V mà mỗi cột là véc tơ riêng
푓푒푎푡푢푟푒
푙푎푏푒푙
tương ứng với giá trị riêng nhỏ nhất. Từ đó, cho chúng ta
(bước 5.1). Sau đó, thông tin phải hồi gồm tập phản hồi
liên quan và không liên quan được đưa vào học DCA
(bước 5.2) để tìm ra phép chiếu A bằng cách giải bài toán
tối ưu (5). Kết quả của ma trận chiếu này được đưa vào để
xây dựng ma trận trọng số tối ưu để cải tiến trọng số M
của hàm khoảng cách Mahalanobis (bước 5.3). Lúc này,
chúng ta có được hàm khoảng cách Mahalanobis cải tiến:
푇
̂
̂
được ma trận đường chéo 퐷푤 = 푉 퐶푧푉 . Cuối cùng,
chúng ta có ma trận biến đổi tối ưu A và ma trận tối ưu
−1/2
Mahalanobis M: A = 푍푉퐷푤 và 푀표 = 퐴푇퐴.
̂
3.4. Thuật toán tra cứu
Thuật toán 1.3 dưới đây là mô tả thuật toán tra cứu
ảnh hiệu quả sử dụng với học biểu diễn ảnh dựa vào học
sâu và kết hợp với hàm khoảng cách cải tiến Mahalanobis
IRDLoM (Image Retrieval using Deep learning and
optimal distance metric).
푠푖푚푖푙푎푟푖푡푦(퐹 , 퐹 ) = (퐹 − 퐹 )푇푀(퐹 − 퐹 )
푖
푗
푖
푗
푖
푗
Quá trình tra cứu sẽ thực hiện phân hạng lại toàn bộ
tập ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh bởi hàm Ranking
(
)
푆, 푀, 푁 và lấy ra N ảnh làm tập kết quả trả về cho người
Thuật toán 1.3. Thuật toán tra cứu ảnh IRDLoM
Input:
dùng (bước 5.4).
IV. ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM
A. Cơ sở dữ liệu ảnh
Tập các ảnh: DB
Ảnh truy vấn khởi tạo: Q
Số các ảnh trả về tại mỗi lần lặp: N
Output:
Để chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất,
thực nghiệm tiến hành trên cơ sở dữ liệu ảnh COREL
gồm 10.800 ảnh. Một số hình được chỉ trong dưới. Trong
tập cơ sở dữ liệu ảnh COREL, mỗi thư mục gồm 100 ảnh
tập tin cậy nền gồm 80 khái niệm khác nhau như hoa,
hoàng hôn, tàu hỏa, xe hơi, xe buýt, bầu trời, biển...Tất cả
các ảnh trong tập ảnh này có tính chất là đều chứa đối
tượng nổi bật.
Tập kết quả được tra cứu: R
1. S RIL<DB,M>;
2. Sq RIL<Q,M>;
3. ResultInitial(Q)Retrieval Initial (Sq,푆, 푁)
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
65
Đào Thị Thúy Quỳnh
mạng và xác suất cuối cùng được lấy từ lớp cuối của
mạng. Tuy nhiên, trong quá trình học biểu diễn, thay vì
cho phép hình ảnh lan truyền qua toàn bộ mạng, chúng ta
có thể dừng việc truyền ở một lớp tùy ý, chẳng hạn như
lớp được kết nối đầy đủ cuối cùng và trích rút các giá trị
từ mạng tại thời điểm này, sau đó sử dụng chúng như các
vectơ đặc trưng.
B. Thực hiện truy vấn và đánh giá
Trong phần thực nghiệm, các tham số được lựa chọn
như sau:
Hiệu quả tra cứu được đánh giá trên cơ sở dữ liệu ảnh
COREL gồm 10.800 ảnh, tất cả các ảnh trong cơ sở dữ
liệu được sử dụng để thực hiện các truy vấn. Thực nghiệm
thực hiện đánh giá độ chính xác của phương pháp đề xuất
dựa trên độ chính xác trung bình của 10.800 ảnh truy vấn.
Mỗi truy vấn thực hiện sẽ trả về 100 ảnh, lý do
Hình 2.Các mẫu trong cơ sở dữ liệu ảnh được gán nhãn.
Chúng tôi kết hợp một đặc trưng màu 102 chiều và
một kết cấu 88 chiều để biểu diễn các ảnh. Đặc trưng màu
được cấu tạo bởi mô men màu 6 chiều, lược đồ màu 32
chiều và tương quan màu 64 chiều. Mô men màu có 6
chiều là bởi vì trong mỗi kênh màu H, S và V của không
gian màu HSV, chúng tôi trích rút hai mô men là color
mean, color Standard Deviation. Cũng trong không gian
màu HSV, lược đồ màu được tính toán sử dụng 8*2*2
bins. Tương quan màu được tạo ra bởi sử dụng 4 bin cho
mỗi kênh (R, G và B) trong không gian RGB. Đặc trưng
kết cấu tích hợp các đặc trưng Gabor và các đặc trưng
wavelet. Đặc trưng Gabor gồm Mean-squared energy và
meanAmplitude cho 4 scale và 6 hướng cho ảnh đa cấp
xám. đặc trưng wavalet 40 chiều gồm hai mô men của
wavelet là trung bình, độ lệch chuẩn. Tóm lại, các đặc
trưng này được tổ hợp thành một véc tơ đặc trưng có 190
giá trị (tức 6+32+64+40+48=190). Sau đó, tất cả các
thành phần đặc trưng được chuẩn hóa thành các phân bố
chuẩn với trung bình không và độ lệch chuẩn một để biểu
diễn các ảnh. Các khoảng cách Euclid của các đặc trưng
190 chiều giữa ảnh truy vấn và các ảnh cơ sở dữ liệu được
tính toán mà không sử dụng biến đổi. Các kết quả tra cứu
này được gọi là “Baseline” cho các so sánh.
chọn 100 ảnh là bởi vì người dùng thường chỉ xem xét
2 trang màn hình và mỗi trang màn hình chứa 50 ảnh để
lựa chọn ảnh phản hồi.
Nhằm mục đích đánh giá, bài báo sử dụng độ chính
xác trung bình để đánh giá hiệu quả và so sánh với các
phương pháp khác. Độ chính xác trung bình là tỷ lệ của số
ảnh liên quan trong danh sách trả về cho người dùng và
được tính toán bởi trung bình tất cả các truy vấn. Độ
chính xác trung bình là tiêu chí đánh giá chính dùng để
đánh giá độ chính xác so với các phương pháp khác. Độ
lệch chuẩn dùng để đo lường độ biến thiên của độ chính
xác trung bình.
C. So sánh độ chính xác trung bình của phương pháp
đề xuất
Trong thực nghiệm, phương pháp đề xuất được so
sánh với năm phương pháp tra cứu ảnh sử dụng các độ đo
khoảng cách khác nhau: (1) Euclid: thực hiện tra cứu ảnh
dựa vào độ đo khoảng cách Euclid (2) Euclid cải tiến:
thực hiện tra cứu ảnh dựa vào độ đo khoảng cách Euclid
có cải tiến trọng số của từng chiều đặc trưng; (3) RCA:
thực hiện tra cứu với độ đo khoảng cách RCA được cải
tiến từ độ đo khoảng cách Mahalanobis [8]; (4) MCML:
thực hiện tra cứu ảnh với độ đo khoảng cách MCML
được cải tiến từ độ đo khoảng cách Mahalanobis mà bộ
trong số là kết quả của việc biến đổi dữ liệu với các ràng
buộc nhãn và (5) phương pháp đề xuất IRDLoM thực
hiện tra cứu trên bộ đặc trưng học sâu kết hợp với hàm
khoảng cách mahalanobis tối ưu.
Bên cạnh đó, như đã trình bày ở phần trước, hầu hết
các hệ thống CBIR đều phụ thuộc chủ yếu vào cách biểu
diễn đặc trưng hình ảnh. Tuy nhiên với một hệ thống
CBIR thông thường chỉ quan tâm đến cách biểu diễn ảnh
bằng cách trích rút các đặc trưng toàn cục hoặc cục bộ
một cách thủ công dẫn đến hiệu năng của hệ thống nghèo
nàn. Do đó, chúng tôi sử dụng kỹ thuật học sâu học biểu
diễn ảnh sử dụng mạng học sâu CNN tạo ra các đặc trưng
mức cao từ hình ảnh.
Bảng I. So sánh độ chính xác trung bình của 5 phương
pháp tại các mức Top-50, Top-100 sau 1 lần lặp phản
hồi.
Trong phương pháp đề xuất, chúng tôi sử dụng một
mô hình CNN, có tên AlexNet [26], đã được tiền huấn
luyện trên một tập dữ liệu rất lớn trên tập ImageNet, sau
đó sử dụng mô hình làm khởi tạo để trích rút đặc trưng
mức cao, còn được gọi là học biểu diễn ảnh. Mạng
AlexNet có cấu trúc tương đối đơn giản, bao gồm 5 lớp
tích chập và 3 lớp kết nối đầy đủ với các lớp giữa là các
lớp lấy mẫu và ReLU, được huấn luyện song song trên hai
card đồ họa GPU. Để phù hợp với bài toán tra cứu ảnh,
chúng tôi chọn lớp FC 8 để trích rút các véc tơ để cho ra
véc tơ đặc trưng có số chiều là 1000.
Eclid
Average
Eucli
d
MCM IRDLo
RCA
cải
tiến
L
M
prec.
Top
50
prec.
18.87
%
26.01
%
62.32
%
66.32
%
64.02%
Lý do chính chúng tôi chọn cách này là tương đối
hiếm khi chúng ta có một bộ dữ liệu đủ lớn để huấn luyện
toàn bộ CNN từ đầu; ngoài ra, huấn luyện một mô hình
CNN từ đầu sẽ mất rất nhiều thời gian. Các CNN thông
thường được dùng cho các bài toán mang nhiệm vụ phân
loại hình ảnh trong đó một hình ảnh được lan truyền qua
Top
100
prec.
19.01
%
26.08
%
66.89
%
63% 64.05%
Như được chỉ ra trên Bảng I, phương pháp của chúng
tôi cho độ chính xác cao gơn hẳn các phương pháp còn
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
66
CẢI TIẾN ĐỘ CHÍNH XÁC TRA CỨU ẢNH THÔNG QUA HỌC SÂU VÀ HỌC ĐỘ ĐO KHOẢNG CÁCH TỐI ƯU
[12] S. Mika, G. Ratsch, J. Weston, B. Scholkopf, and K.
Muller. Fisher discriminant analysis with kernels. In Proc.
IEEE NN for Signal Processing Workshop, pages 41–48,
1999.
lại. Lý do của điều này là bộ đặc trưng sâu trong phương
pháp đề xuất đã bao gồm tính ngữ nghĩa của của ảnh và
hàm khoảng cách của phương pháp đề xuất đã phản ảnh
được khoảng cách thích hợp của các ảnh có chung một
chủ đề.
[13] M. Guillaumin, J. J. Verbeek, and C. Schmid. Is that you?
metric learning approaches for face identification. In ICCV,
pages 498–505, 2009.
V. KẾT LUẬN
Bài báo này trình bày phương pháp IRDLoM, một
kỹ thuật tra cứu ảnh hiệu quả cho cải tiến hiệu năng của
các hệ thống tra cứu ảnh đa điểm. IRDLoM tận dụng tốt
thông tin của người dùng thông qua tập mẫu phản hồi liên
quan và không liên quan thực hiện học một phép chiếu tối
ưu nhằm mục đích phân tách các ảnh không liên quan và
các ảnh liên quan gần nhau hơn. Từ đó, tìm ra được ma
trận trọng số tối ưu của hàm khoảng cách Mahalanobis và
sử dụng hàm khoảng cách cải tiến này thực hiện phân
hạng toàn bộ tập ảnh cơ sở dữ liệu và trả về tập ảnh kết
quả cho người dùng. Thực hiện thực nghiệm IRDLoM
vào một cơ sở dữ liệu gồm 10800 ảnh minh chứng rằng
IRDLoM cung cấp độ chính xác cao hơn hẳn so với các
phương pháp Euclid, phương pháp Euclid cải tiến,
phương pháp RCA [8] và phương pháp MCML [4].
[14] J.-E. Lee, R. Jin, and A. K. Jain. Rank-based distance
metric learning: An application to image retrieval. In
CVPR, 2008.
[15] A. S. Mian, Y. Hu, R. Hartley, and R. A. Owens. Image set
based face recognition using self-regularized non-negative
coding and adaptive distance metric learning. IEEE
Transactions on Image Processing, 22(12):5252–5262,
2013.
[16] Z. Wang, Y. Hu, and L.-T. Chia. Learning image-to-class
distance metric for image classification. ACM TIST,
4(2):34, 2013.
[17] K. Q. Weinberger, J. Blitzer, and L. K. Saul. Distance
metric learning for large margin nearest neighbor
classification. In NIPS, 2005.
[18] G. Chechik, V. Sharma, U. Shalit, and S. Bengio. Large
scale online learning of image similarity through ranking.
Journal of Machine Learning Research, 11:1109–1135,
2010.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Andre B, Vercauteren T, Buchner AM, Wallace MB,
Ayache N (2012). Learning semantic and visual similarity
for endomicroscopy video retrieval. IEEE Transactions on
Medical Imaging. 31(6):1276–88.
[19] D. T T Quynh, N H Quynh, PV Canh, NQ Tao, An efficient
semantic –
Related image retrieval method, Expert
Systems with Applications, Volume 72, pp. 30-41, 2017.
[20] E. Xing, A. Ng, and M. Jordan. Distancemetric learning
with application to clustering with side-information. In
NIPS, 2002.
[2] Ruigang Fu, Biao Li, Yinghui Gao, Ping Wang, (2016).
Content-Based Image Retrieval Based on CNN and SVM,
2nd IEEE International Conference on Computer and
Communications, 638-642.
[21] Flickner, M., Sawhney, H., Niblack, W., et al., (1995).
Query by image and video content: The QBIC system.
IEEE Computer Magazine 28 (9), 23–32.
[3] Monique Laurent, Franz Rendl, "Semidefinite Programming
and Integer Programming", Report PNA-R0210, CWI,
Amsterdam, April 2002.
[22] A. Pentland, R. W. Picard, and S. Sclaroff (1996).
Photobook: content-based manipulation for image
databases.International Journal of Computer Vision,
18(3):233–254.
[4] A. Globerson and S. Roweis. Metric learning by collapsing
classes. Advances in Neural Information Processing
Systems, 18:451, 2006.
[23] M. Ortega-Binderberger and S. Mehrotra (2004). Relevance
feedback techniques in the MARS image retrieval systems.
Multimedia Systems, 9(6):535–547.
[5] K. Weinberger, J. Blitzer, and L. Saul. Distance metric
learning for large margin nearest neighbor classification.
Advances in Neural Information Processing Systems,
18:1473, 2006.
[24] I. J. Cox, M. L. Miller, T. P. Minka, T. V. Papathomas, and
P. N.Yianilos (2000). The Bayesian image retrieval system,
PicHunter: theory, implementation, and psychophysical
experiments. IEEE Transactions on Image Processing,
9(1):20–37.
[6] A. Bar-Hillel, T. Hertz, N. Shental, and D. Weinshall.
Learning distance functions using equivalence relations. In
ICML, pages 11–18, 2003.
[7] J. Wan,D. Wang,S. C. H. Hoi, and et al,"Deep learning for
contentbased image retrieval: A comprehensive study,"
ACM International Conference on Multimedia,pp. 157-
166,2014.
[25] C. Carson, S. Belongie, H. Greenspan, and J. Malik (2002).
Blobworld: image segmentation using expectation-
maximization and its application to image querying. IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
24(8):1026–1038, 2002.
[8] A. Bar-Hillel, T. Hertz, N. Shental, and D. Weinshall,
Learning
a
Mahalanobis Metric from Equivalence
[26] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Geoffrey E., H. (2012).
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural
Networks. Advances in Neural Information Processing
Systems 25 (NIPS2012), 1–9.
Constraints, in Journal of Machine Learning Research
(JMLR), 2005.
[9] C. Domeniconi, J. Peng, and D. Gunopulos. Locally adaptive
metric nearest-neighbor classification. IEEE Trans. Pattern
Anal. Mach. Intell., 24(9):1281–1285, 2002
[26] J. Z. Wang, J. Li, and G. Wiederhold, ( 2001).
“SIMPLIcity: Semantics-Sensitive Integrated Matching for
Picture Libraries,” IEEE Transactions on Pattern Analysis
and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 23, no. 9, pp. 947-
963.
[10] Q. Liu, H. Lu, and S. Ma. Improving kernel fisher
discriminant analysis for face recognition. IEEE Trans. on
Circuits and Systems for Video Technology, 14(1):42–49,
2004.
[11] G. McLachlan. Discriminant Analysis and Statistical
Pattern Recognition. John Wiley, 1992.
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
67
Đào Thị Thúy Quỳnh
IMPROVE THE EFFECTIVENESS OF CONTENT-
BASED IMAGE RETRIEVAL BY COMBINING
DEEP LEARNING AND THE OPTIMAL
DISTANCE FUNCTION
Abstract: Effective image representation and similarity
measurement between two images are two important
issues in improving the performance of a content-based
image retrieval system. Deep learning has attracted the
attention of researchers in the issue of effective image
representation. Meanwhile, the problem of measuring the
effective
similarity
towards
learning
distance
measurement has an advantage. In this paper, we propose
an image retrieval method, called IRDLoM (Image
Retrieval using Deep learning and optimal distance
metric). Method of representing images by deep features
and measuring the similarity between two images by
learning a measure of distance. The experimental results
on the Corel photobook have proved the accuracy of the
proposed method.
Đào Thị Thúy Quỳnh nhận học vị
tiến sĩ Má y tí nh, chuyên ngành Khoa
học máy tính tại Học viện Khoa học
và Công nghệ, Viện hàn lâm Khoa
học và Công nghệ Việt Nam. Hiện
nay, là giảng viên Khoa Công nghệ
thông tin 1, Học viện Công nghệ Bưu
chính Viễn thông.
Lĩnh vực nghiên cứu: Trí tuệ nhân tạo, học máy, xử lý
ảnh, tra cứu ảnh dựa vào nội dung.
SOÁ 03 (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
68
7 trang
08/04/2022
4980
Bạn đang xem tài liệu "Cải tiến độ chính xác tra cứu ảnh thông qua học sâu và học độ đo khoảng cách tối ưu", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- cai_tien_do_chinh_xac_tra_cuu_anh_thong_qua_hoc_sau_va_hoc_d.pdf
