Tìm kiếm sản phẩm theo ảnh bằng học sâu

Bài viết trình bày một phương pháp tìm kiếm sản phẩm thông qua ảnh sử dụng thuật toán học sâu và kỹ thuật so sánh ảnh tương tự trên tập dữ liệu tự thu thập từ Internet.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tìm kiếm sản phẩm theo ảnh bằng học sâu Dương Trần Đức TÌM KIẾM SẢN PHẨM THEO ẢNH BẰNG HỌC SÂU Dương Trần Đức Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắt: Tìm kiếm thông tin là một trong những nhu Pinterest v.v. đã triển khai áp dụng hệ thống tìm kiếm bằngcầu cần thiết của con người. Trước kia, hình thức tìm kiếm hình ảnh, và đạt được nhiều thành công. Ngoài ra, khi cácchủ đạo là tìm kiếm bằng từ khóa, với ưu điểm là đơn giản thiết bị di động tích hợp camera như điện thoại, máy tínhvà dễ dùng, tuy nhiên đôi khi lại không đủ khả năng để bảng trở nên cực kỳ phổ biến, việc thực hiện tìm kiếm ảnhdiễn tả toàn bộ ý muốn của con người. Trong những năm đối với người dùng cũng trở nên dễ dàng, điều này khiếngần đây, nhận biết được nhược điểm trên, cùng với sự phát cho tìm kiếm ảnh ngày càng được sử dụng rộng rãi hơn.triển của khoa học công nghệ, việc tìm kiếm bằng ảnh đã Bài báo này đề xuất phương pháp tìm kiếm các sảnbắt đầu được nghiên cứu và áp dụng. Bài báo này trình bày phẩm bằng ảnh sử dụng thuật toán học sâu, trong đó ngườimột phương pháp tìm kiếm sản phẩm thông qua ảnh sử dùng có thể cung cấp một hình ảnh bất kỳ và hệ thống sẽdụng thuật toán học sâu và kỹ thuật so sánh ảnh tương tự trả về danh sách các ảnh với các mức độ tương tự được sắptrên tập dữ liệu tự thu thập từ Internet. Các kết qủa cho xếp từ cao xuống thấp. Công việc chính là việc nhận diệnthấy phương pháp có tiềm năng ứng dụng trong thực tế. ảnh người dùng cung cấp thuộc thể loại nào và độ tương tự Từ khóa: tìm kiếm ảnh, nhận dạng ảnh, học sâu, mạng của nó với các ảnh thuộc thể loại đó. Việc phân loại ảnhnơ ron tích chập. người dùng được thực hiện dựa trên một mạng nơ ron tích chập (Convolution Neural Networks - CNN) và việc tínhI. MỞ ĐẦU toán độ tương tự của ảnh được thực hiện dựa trên kỹ thuật tìm “láng giềng gần nhất” (Nearest-Neighbors) để trả về Trong các hệ thống thương mại điện tử (TMĐT), chức danh sách các ảnh sản phầm có độ tương tự cao nhất vớinăng tìm kiếm là một trong các chức năng quan trọng, giúp ảnh đầu vào.cho hệ thống có thể giới thiệu các sản phẩm, hàng hoá đếnngười dùng một cách chính xác nhất. Các hệ thống TMĐT Bài báo có cấu trúc như sau. Phần II trình bày về cáctruyền thống thường chỉ cung cấp chức năng tìm kiếm theo nghiên cứu liên quan trong lĩnh vực phân loại và tìm kiếmtừ khoá, dựa trên các mô tả bằng văn bản về sản phẩm cần ảnh bằng học sâu. Phần III mô tả phương pháp. Phần IVtìm. Phương pháp tìm kiếm này trong nhiều trường hợp gây trình bày về các kết quả và thảo luận. Cuối cùng, các kếtra sự khó khăn và đạt hiệu quả không cao, do nhiều loại sản luận sẽ được trình bày trong phần V của bài báo.phẩm, hàng hoá khó có thể mô tả hết các đặc điểm bằngcách sử dụng văn bản. Khi đó, tìm kiếm bằng hình ảnh là II. TỔNG QUANmột chức năng hữu hiệu, giúp cho người dùng có thể dễ A. Mô hình so sánh độ tương đồng hình ảnhdàng hơn trong việc mô tả đặc điểm của sản phẩm muốntìm. Một hình ảnh có thể chứa đựng nhiều thông tin mô tả Ban đầu, các mô hình tìm kiếm hình ảnh thường tìmẩn, khó có thể nhanh chóng mô tả bằng văn bản. Ngoài ra, kiếm sự tương đồng theo nhãn (category). Hai bức ảnhnó còn giúp ích trong một số trường hợp, người dùng chỉ được đánh giá là tương đồng nhau nếu như chúng có cùngcó thể biết về hình ảnh sản phẩm mà không biết cách mô tả nhãn, ví dụ như bức ảnh về hoa, bức ảnh về con người, v.v.chính xác nó bằng văn bản như thế nào. Tuy nhiên, mức độ tương đồng này vẫn chưa đủ đối với các ứng dụng cấp cao hơn. Các bài toán sau này cần tìm kiếm Kỹ thuật tìm kiếm bằng hình ảnh không phổ biến trước sự tương đồng ở mức độ lớn, chi tiết hơn, kể cả khi hai bứcđây do sự phức tạp trong xử lí cùng với khối lượng tính ảnh có cùng nhãn, nhằm nhận diện sự khác nhau dù nhỏtoán, cũng như việc yêu cầu người dùng phải có thiết bị nhất.ch ...