Biểu diễn tri thức và cơ sở dữ liệu đa phương tiện

Các lp này c mô t+ trong hình sau và tng ng vi ba chc nng chính: khai thác tính nng, nhn dng i tng và không gian mi∋n và mô hình ng ngha... M!t cách tip cn in hình là trích xu&t m!t tp h

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

M
C L
C

    

M
C L
C 1

LI M U 3

1
Biu din tri thc 4

2
C s d liu a phng tin 5

S D LI U HÌNH NH 7

1
Gii thiu 7

2
Lp khai thác tính nng 8

3
Lp nhn dng i tng 11

4
Mô hình không gian và lp biu din tri thc 14

5
Kt lun 19

S D LI U VIDEO 22

1
Gii thiu 22

2
Phân on và phân tích video 23

3
Duyt và phân nhóm d a trên biu tng 25

4
Nhn dng i tng 26

5
Phát hin chuyn d!ng 26

6
Mô hình s kin d a trên tri thc 27

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

7
Kt lun 33

1
Gii thiu 36

2
Mô hình t∀ng hp c#a tài liu a phng tin 38

3
Mô hình t∀ chc tài liu a phng tin 40

4
Kt lun 42

K∃T LU%N 43

TÀI LI U THAM KHO 44

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

 a tri thc c#a con ng∗i vào máy tính thì chúng ta c2n ph+i biu din

tri thc di dng mà máy tính có th hiu c M0i loi tri thc có m!t cách biu din khác nhau

Trong th∗i i bùng n∀ thông tin, d liu a phng tin ngày càng tr nên ph∀ bin và vic biu din tri thc cho c s d liu a phng tin tr nên c&p thit hn bao gi∗ ht ây c3ng là lý do chính  em th c hin ∋ tài này

Tuy ã có nhi∋u c g/ng nhng do hn ch v∋ kinh nghim, kin thc, th∗i gian và ngu.n tài liu tham kh+o nên các v&n ∋ tìm hiu trong bài thu hoch ch/c ch/n còn nhi∋u thiu sót Kính mong Th4y xem xét và góp ý thêm

Em xin chân thành cám
n Thy! Tr
ng Lê Minh Ngc

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

Biu din tri thc óng vai trò ht sc quan tr5ng trong vic kh6ng (nh kh+ nng gi+i quyt v&n ∋ c#a m!t h c s tri thc

Tri thc là s hiu bit v∋ m!t v&n ∋ nào ó Tuy nhiên, trong th c t tri thc c#a h chuyên gia g/n li∋n vi m!t l)nh v c xác (nh Mc ! h0 tr (thành công) c#a m!t h chuyên gia ph1 thu!c vào mi∋n hot !ng c#a nó Th nhng, cách thc t∀ chc các tri thc nh th nào s7 quyt (nh l)nh v c hot !ng c#a chúng Vi cách biu din hp lý, ta có th gi+i quyt v&n ∋ a vào theo các

8c tính có liên quan n tri thc ã có

D a vào cách thc con ng∗i gi+i quyt v&n ∋, các nhà nghiên cu ã xây d ng các k9 thut  biu din các dng tri thc khác nhau trên máy tính Các k9 thut ph∀ bin nh&t  biu din tri thc:

• Logic: Dng biu din tri thc c∀ in nh&t trong máy tính, vi hai

dng ph∀ bin là logic mnh ∋ và logic v( t: C+ hai k9 thut này

∋u dùng ký hiu  th hin tri thc và các toán t, áp lên các ký

hiu  suy lun logic

• Các lut dn: Là c&u trúc tri thc dùng  liên kt thông tin ã bit

vi các thông tin khác giúp a ra các suy lun, kt lun t: nhng thông tin ã bit

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

• Mng ng ngh a: Là phng pháp biu din tri thc dùng  th(

trong ó nút biu din i tng và cung biu din quan h gia các i tng

khái nim hay i tng nào ó

C s d liu multimedia là ∋ tài nghiên cu sâu r!ng trong sut nhi∋u nm qua S quan tâm n l)nh v c này tng lên nhanh chóng vi s phát trin liên t1c c#a công ngh vin thông và tin h5c M!t s ng d1ng trong y h5c t: xa, th vin k9 thut s, h5c t: xa, du l(ch, phân phi CAD/CAM, GIS d kin s7

s, d1ng h thng c s d liu a phng tin Vi s phát trin nhanh chóng c#a các trang web, các ng d1ng này ang nhanh chóng n∀i lên Không ging nh các c s d liu truy∋n thng alphanu Meric, c s d liu a phng tin

òi h;i thao tác vi các i tng phc tp bao g.m vn b+n, hình +nh,  h5a,

âm thanh, âm nhc và d liu video full-motion

D liu tr:u tng là thành ph4n thit yu c#a quá trình mô hình hóa, và yêu c4u s, d1ng biu din tri thc và ng ngh)a không gian th∗i gian Biu din này có th khác nhau v∋ ! chính xác và mp m∗ trong x, lý truy v&n khác nhau, t: r&t c1 th cho n r&t chung chung

Ngoài vic qu+n lý phng tin truy∋n thông riêng bit, c4n ph+i phát trin mô hình  to ra các i tng phc tp và tài liu a phng tin Các mô hình này òi h;i liên kt ch8t ch7 vi h thng qu+n lý c s d liu c b+n nh: hình +nh, âm thanh, vn b+n và video Mô hình không gian – th∗i gian có hai m1c tiêu Th nh&t, nó d−n n vic thit k thut toán ph1c h.i hiu qu+ cho các loi d liu a phng tin khác nhau Th hai, nó cung c&p c s cho phát trin lp ch< m1c và tìm kim Tích hp các mô hình tr:u tng hóa thông tin c&p !

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

cao hn nh hypermedia, ho8c các mô hình hng i tng là c4n thit  cho phép ng∗i dùng tìm kim và duyt kho lu tr d liu ln này

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

(nh i tng n∀i bt, phát trin mô hình d liu hiu qu+ cho phép lp ch< m1c

và tìm kim d a trên n!i dung, xây d ng truy v&n, và x, lý truy v&n m∗ H4u ht các phng pháp tip cn truy∋n thng  qu+n lý d liu hình +nh là s, d1ng c ch tr:u tng a lp h0 tr ph1c h.i d a trên n!i dung Các lp này c mô t+ trong hình sau và tng ng vi ba chc nng chính: khai thác tính nng, nhn dng i tng và không gian mi∋n và mô hình ng ngh)a

Hình 1

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

X, lý hình +nh  mc ! th&p liên quan n tìm kim d liu thô phù hp vi mô hình yêu c4u c#a ng∗i s, d1ng Trong quá trình x, lý, các tính nng trong mô hình yêu c4u c#a ng∗i s, d1ng c4n ph+i c xác (nh phù hp i vi các tính nng c lu tr trong c s d liu Nói cách khác, mô hình kt hp c4n ph+i c s, d1ng  tìm các ph4n c#a hình +nh tng t nh m!t khuôn mưu nh&t (nh ho8c vi các phiên b+n bin dng c#a mô hình nh&t (nh Trong bi c+nh này, s bin dng c#a các mô hình bao g.m m r!ng quy mô, luân chuyn, xoay chuyn và kéo dài c#a mô hình ã cho

Các v&n ∋ c#a mô hình kt hp trong c s d liu hình +nh ã c tích

c c nghiên cu trong nhi∋u nm M!t cách tip cn in hình là trích xu&t m!t tp hp các tính nng súc tích mô t+ các mô hình ã cho, và sau ó tìm kim các tính nng này trong hình +nh Khai thác tính nng c#a các vector c3ng ã c nghiên cu trong m!t s thit lp chuyên ngành ch6ng hn nh nhn dng khuôn m8t và nhn dng ký t Tuy nhiên, ch< g4n ây các nhà nghiên cu b/t 4u gi+i quyt các v&n ∋ khai thác tính nng t !ng cho c s d liu a phng tin cho nhi∋u i tng Tính nng hình +nh bao g.m các màu s/c, kt c&u, hình dng, cnh Nhng tính nng này c ánh x vào m!t không gian 8c trng a chi∋u có th cho phép nhn dng tng t d a trên hình +nh Các tính nng trong m!t hình +nh có th c phân loi nh global hay local Các tính nng global nói chung nh&n mnh k9 thut mưu phù hp "coarse-grained" Các k9 thut khai

tr∗ng hp này, chi tit tt hn trong t:ng ph4n c#a hình +nh c b; qua Màu biu ., Fast Fourier Transform, Hough transform và giá tr( riêng là nhng k9 thut n∀i ting Hình sau là ví d1 v∋ biu  in hình c#a m!t hình +nh Biu  nh vy có th c lu tr nh là m!t ch ký g4n úng cho hình +nh, và c

s, d1ng trong mô hình kt hp tip theo

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

Hình 2

Ví d1 truy v&n liên quan n các tính nng global bao g.m:

Các tính nng global cho ch< m1c hình +nh th c hin x, lý thng nh&t toàn b! hình +nh Vì vy, các tính nng global c3ng phù hp  x, lý các loi truy v&n ng vi hình +nh là nhng th c th duy nh&t trong mô hình kt hp K9 thut này r&t hu ích khi so sánh hình +nh ho8c khung hình video  xác (nh nhng thay ∀i trong các tính nng global nh=m phát hin c+nh thay ∀i Li th

khai thác tính nng và các thut toán mô hình phù hp im b&t li là t> l hình

+nh không liên quan có th l&y ra nh là kt qu+ c#a vic x, lý truy v&n C+i

thin ! chính xác c#a quá trình ph1c h.i b=ng cách kt hp chú thích vn b+n vi hình +nh

 mc ! granularity, các tính nng local có th c s, d1ng  xác (nh

các i tng n∀i bt trong m!t hình +nh và trích xu&t thông tin thêm v∋ các chi

tit trong hình +nh Cách tip cn này c g5i là "fine-grained" vì hình +nh

c tách ra thành m!t tp hp các vùng nh; hn, vi m0i vùng i din cho m!t

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

i tng ti∋m nng c4n quan tâm i tng quan tâm có th i din cho m!t

i tng ng ngh)a n gi+n, ch6ng hn nh m!t "vt tròn" ho8c "m!t khu v c

vi màu .ng nh&t" Vùng phân on c x, lý  trích xu&t nhi∋u tính nng Tính nng local có th c coi là không gian tìm kim a chi∋u Các tính nng trong hình thc c#a vector mã hóa cung c&p c s cho vic lp ch< m1c và c ch tìm kim c#a các c s d liu hình +nh Các tính nng in hình bao g.m giá tr( màu xám quy mô c#a im +nh, màu s/c, hình dng và kt c&u S kt hp c#a các tính nng khác nhau có th c quy (nh ti th∗i im xây d ng các truy v&n c s d liu Vùng phân on c tip t1c phân tích bi các lp nhn dng

i tng  xác (nh các i tng vi mc ! ng ngh)a cao hn

Kt hp kin thc v∋ i tng vi các tính nng local có th tng ! chính xác lp ch< m1c và c ch tìm kim Các bin pháp nh kho+ng cách Minkowski, kho+ng cách tr5ng s, màu s/c giao im biu ., và kho+ng cách trung bình có th c s, d1ng  ánh giá tính mnh m7 c#a c ch Vic th c hin tìm kim tng t ph1 thu!c vào mc ! c#a s thiu chính xác và mp m∗

c gii thiu bi các loi tính nng s, d1ng và 8c im tính toán c#a thut

toán tìm kim Các thut toán nhanh hn yêu c4u có thêm các tính nng hình +nh

và do ó cung c&p kt qu+ kém chính xác S l a ch5n tính nng, c ch khai thác và quá trình tìm kim ph1 thu!c t:ng domain c1 th Ví d1, các ng d1ng a phng tin cho X-quang, GIS… òi h;i tính nng không gian, ch6ng hn nh hình dng và kích thc M8t khác, 8c im màu s/c phù hp hn trong các ng d1ng liên quan n hình +nh MMR, tranh v7…

Các h thng khác nhau ã c khai báo  s, d1ng lp khai thác tính nng tng t hình 1 Ví d1, trong Query By Image Content (QBIC), tính nng màu s/c, hình dng và kt c&u c s, d1ng  ph1c h.i hình +nh Phng pháp phân m+nh t !ng hình +nh c s, d1ng  xác (nh các i tng trong hình

+nh vi vài i tng cn c+nh trên n∋n tách r∗i H thng QBIC cho phép truy

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

v&n c s d liu b=ng cách phác th+o các tính nng và màu s/c cung c&p thông tin v∋ các i tng mong mun

Chabot là m!t h thng s, d1ng kt hp màu s/c và các thu!c tính chú

thích vn b+n cho truy xu&t hình +nh Chabot s, d1ng khái nim "concept query",

ví d1 khái nim “hoàng hôn” c nhn dng b=ng cách phân tích hình +nh s, d1ng 8c im màu s/c Chabot s, d1ng biu din tri thc d a trên frame cho n!i dung hình +nh sau ó c tính toán li và lu tr nh là thu!c tính trong mô hình d liu quan h  c+i thin hiu su&t c#a h thng, Chabot s, d1ng chú thích vn b+n c#a hình +nh b=ng nhng t: khóa c nhp th# công

Hsu, Chu, và Taira s, d1ng phng pháp (nh lng  phát hin cnh nh=m xác (nh các tính nng trong c s d liu radiological KMeD KMeD s, d1ng kin trúc ba lp, lp th&p nh&t c g5i là lp i din, s, d1ng các hình dng và ∗ng nét  i din cho các tính nng Lp này s, d1ng c ch khai thác tính nng bán t !ng d a trên s kt hp c#a k9 thut x, lý hình +nh  mc th&p và phân tích hình +nh th# công ng  góc ! tính nng, lp này gi+m t+i cho lp khai thác tính nng

Các tính nng phân tích bi lp này nh=m nhn dng i tng và khuôn m8t trong c s d liu hình +nh Quá trình này liên quan n tính nng phù hp vi các mô hình i tng c lu tr trong c s tri thc Nói chung, mô hình

i tng là mưu mô t+ m!t i tng c1 th Trong quá trình kt hp, m0i mưu

c kim tra  tìm phù hp "g4n nh&t" Xác (nh i tng chính xác là tính

toán tn kém và ch&t lng ph1 thu!c vào các chi tit và mc ! chính xác c cung c&p bi các mưu i tng S che l&p c#a các i tng và s t.n ti c#a các tính nng gi+ trong hình +nh có th +nh hng n thành công c#a các chin lc phù hp

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

Hai loi mưu phù hp ã c ∋ xu&t: mưu c (nh phù hp và mưu bin dng phù hp Phng pháp tip cn d a trên mưu c (nh hu ích khi hình dng

i tng không thay ∀i vi góc nhìn c#a máy +nh Subtraction hình +nh và mi

tng quan c s, d1ng trong k9 thut mưu c (nh phù hp Trong k9 thut subtraction hình +nh, s khác bit v∋ c∗ng ! gia các hình +nh và mưu c s, d1ng trong nhn dng i tng Các v( trí mưu c xác (nh kho+ng cách gia các mưu và các v( trí khác nhau trong hình +nh M8c dù k9 thut subtraction hình

+nh òi h;i th∗i gian tính toán ít hn k9 thut tng quan, nhng k9 thut này

th c hin tt trong môi tr∗ng hn ch ch6ng hn nh c∗ng ! hình +nh gia mưu và hình +nh có cha mưu này ∋u ging nhau M!t ng d1ng minh h5a s, d1ng k9 thut subtraction là c s d liu hình +nh X-ray, vì hình +nh m1c tiêu

có góc nhìn c (nh và c∗ng ! hình +nh không thay ∀i áng k

Phng pháp tip cn mưu bin dng phù hp thích hp cho các tr∗ng hp mà các i tng trong c s d liu có th thay ∀i do bin dng cng nh/c

và nonrigid Trong phng pháp này, m!t mưu c biu din nh là m!t bitmap

mô t+ các ∗ng vi∋n 8c trng ho8c cnh c#a hình dng i tng Bin ∀i trên các ∗ng vi∋n nguyên mưu c áp d1ng cho bin dng mưu  phù hp vi các cnh n∀i bt trong hình +nh 4u vào M!t hàm i tng vi các thông s chuyn

∀i và thay ∀i hình dng c#a các mưu c xây d ng ph+n ánh chi phí bin ∀i

Hàm i tng c gi+m thiu b=ng cách l8p i l8p li cp nht các thông s bin ∀i  phù hp tt nh&t vi i tng Các ng d1ng c#a k9 thut phù hp vi mưu bin dng bao g.m nhn dng ký t vit tay và phát hin chuyn !ng c#a các i tng trong khung hình video

Mc ! mp m∗ và thiu chính xác trong nhn dng i tng là không th tránh kh;i và c4n c b∀ xung các bin pháp tng t  tng t> l thành công c#a các truy v&n và không loi tr: các ng viên tt Vì vy, kim tra các hình +nh 4u ra nói chung là không th tránh kh;i Ví d1, các i tng y t ch< thu!c v∋ bnh nhân trong m!t nhóm tu∀i nh;, c xác (nh t !ng trong

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

KMeD Ngoài ra, các i tng này có ! tng ph+n cao vi n∋n t+ng c#a h5 và

có hình dng tng i n gi+n, kích thc ln, và ít ho8c không ch.ng chéo vi các i tng khác do ó kt qu+ phù hp vi kt qu+ tng i chính xác Domain kin thc c#a KMeD duy trì mô t+ v∋ hình dng c#a các i tng có c&u trúc n gi+n nh não, khi u, xng… Tuy nhiên, i vi nhóm tu∀i ln có vài i tng vi c&u trúc n gi+n, KMeD ph+i s, d1ng n phng pháp h0 tr nhn dng i tng con ng∗i trong nhng tr∗ng hp này

Nhn dng khuôn m8t ng∗i là m!t ng d1ng quan tr5ng khác c#a c s d liu hình +nh Tuy nhiên, do tính không có c&u trúc vn trong khuôn m8t ng∗i, các mô hình và các tính nng c s, d1ng  nhn dng khuôn m8t khác bit so vi nhn dng i tng Nhn dng khuôn m8t bao g.m ba bc: nhn din khuôn m8t  xác (nh v( trí m!t khuôn m8t bên trong m!t hình +nh; khai thác 8c im c#a các b! phn khác nhau trên khuôn m8t và nhn dng khuôn m8t b=ng cách tham kh+o c s d liu các mô hình khuôn m8t M!t s h thng nhn din khuôn m8t cho các môi tr∗ng a phng tin ã c ∋ xu&t H4u ht các h thng s, d1ng thông tin v∋ các b! phn khác nhau n∀i bt c#a m!t khuôn m8t nh m/t, m3i và ming cho nhn dng khuôn m8t Các k9 thut khác phân tách hình +nh khuôn m8t vào m!t tp hp các im 8c trng c g5i là eigenfaces Nhng k9 thut ch1p các bin th trong m!t b! su tp các hình +nh khuôn m8t và s, d1ng chúng  mã hóa và so sánh các 8c im cá nhân Các k9 thut khác s, d1ng cách tip cn h s cá nhân, chi tit c&u trúc c#a khuôn m8t cha t:ng th&y trong hình +nh phía trc c lu tr Quá trình nhn dng khuôn m8t trong lp k9 thut này d a trên h s và nó tp trung vào v( trí các

im quan tâm, g5i là im fiducial, và xác (nh các mi quan h gia các im

fiducial

Khai thác 8c im và nhn dng i tng là nhng giai on quan tr5ng trong vic phát trin quy mô ln h thng qu+n lý hình +nh c s d liu Kt qu+ quan tr5ng ã c báo cáo sut hai thp k> qua, vi vic th c hin thành công

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

m!t s các nguyên mưu Tuy nhiên do thiu các mô hình chính xác i din cho

i tng và s phc tp c#a các thut toán x, lý hình +nh làm cho vic phát

trin qu+n lý hình +nh t !ng và h thng tìm kim d a trên n!i dung là m!t nhim v1 4y th, thách

Các chc nng chính c#a lp này là duy trì domain kin thc cho biu din ng ngh)a không gian liên kt vi c s d liu hình +nh Truy v&n  c&p ! này th∗ng mô t+ trong t nhiên, và tp trung ch# yu trên ng ngh)a và khái nim xu&t hin trong c s d liu hình +nh i vi h4u ht các ng d1ng, ng ngh)a  c&p ! này d a trên "s kin không gian" mô t+ v( trí tng i c#a nhi∋u i tng Ng ngh)a này c s, d1ng cho lp ch< m1c c&p cao và tìm kim d a trên n!i dung c#a hình +nh Các ng d1ng ph∀ bin nh&t s, d1ng ng ngh)a không gian và ph1c h.i d a trên n!i dung là c s d liu b+n  và h thng thông tin (a lý (GIS) ây là loi h thng c s, d1ng r!ng rãi trong các k(ch b+n quy hoch ô th( và qu+n lý tài nguyên Trong các ng d1ng X-quang lâm sàng, kích thc và v( trí tng i c#a các i tng là r&t quan tr5ng

 ch2n oán và i∋u tr( bnh M!t s ví d1 truy v&n trong ng d1ng này bao

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

cách s, d1ng các k9 thut d a trên tri thc khác nhau M!t s k9 thut ã c

∋ xu&t  chính thc biu din kin thc không gian ti lp này Chúng bao

g.m: mng ng ngh)a, logic toán h5c, constraints, h thng phân c&p, và frame

4.1

Mng ng ngh)a c s, d1ng r!ng rãi trong các ng d1ng trí tu nhân to Mng ng ngh)a c gii thiu 4u tiên biu din cho ý ngh)a c#a câu ting Anh v∋ các t: và các mi quan h gia chúng ây là phng pháp tip cn d a trên  th(  biu din cho các khái nim và các mi quan h không gian Mng ng ngh)a là  th( c#a các nút i din cho khái nim c liên kt vi nhau bi vòng cung i din cho mi quan h gia các khái nim Hiu qu+ trong mng ng ngh)a t c b=ng cách biu din cho m0i khái nim ho8c i tng m!t l4n và s, d1ng con tr; cho các tài liu tham kh+o chéo thay vì 8t tên m!t i tng rõ ràng m0i khi nó c tham gia vào m!t mi quan h M r!ng hn na c#a mng ng ngh)a có th cho phép các chin lc tìm kim hiu qu+  xác

(nh v( trí các thông tin mong mun M!t trong nhng h thng s, d1ng mng

li phân c&p ng ngh)a là h thng KMeD ã th+o lun trong các ph4n trc Trong lp th hai c#a h thng này, c g5i là lp ng ngh)a, các i tng và các mi quan h c#a chúng c xác (nh và tr:u tng hóa b=ng cách s, d1ng

mô hình liên kt th c th Lp th ba c#a h thng này s, d1ng c s tri thc tr:u tng  biu din cho ng ngh)a c&p cao hn Tr:u tng này g5i là tr:u tng h thng phân c&p (TAH) c s, d1ng cho mng ng ngh)a TAHs khái nim hóa các i tng và ng ngh)a c#a chúng và kt hp các kin thc chuyên môn  nâng cao hiu qu+ tìm kim trong c s d liu radiological

4.2

Trong phng pháp này, domain kin thc c biu din b=ng cách s, d1ng m!t tp các ràng bu!c kt hp vi các biu thc nh tính toán v( t: ho8c  th( Kin thc biu din bi v( t: c b∀ sung các thông tin th# t1c Ràng bu!c

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

là mi quan h gia hai hay nhi∋u i tng c4n ph+i c th;a mãn M!t ví d1 c#a phng pháp này là h thng PICTION Kin trúc c#a nó bao g.m m!t module s, lý ngôn ng t nhiên (NLP), module tìm hiu hình +nh (IU) và m!t module i∋u khin Kin trúc này có chc nng tng t nh trong hình 1 H thng s, d1ng s kt hp chú thích vn b+n và k9 thut x, lý hình +nh nhn din khuôn m8t và xác (nh v( trí tng i c#a ng∗i trong hình +nh Trong phng pháp này, m!t tp các ràng bu!c b/t ngu.n bi các module NLP t: chú thích hình +nh Module i∋u khin duy trì các gii hn c to ra bi module NLP và hành vi nh là c s kin thc cho các module IU  th c hin các chc nng nhn din khuôn m8t Hình 3a cho th&y m!t hình +nh ví d1 vi chú thích: " phía trc c#a tòa nhà k9 thut in, Francis Day ang ng bên ph+i Jaehyung Yang" Kt qu+ c#a vic s, d1ng k9 thut x, lý hình +nh xác (nh v( trí ng c, viên có th cho khuôn m8t c th hin trong hình 3b ng d1ng x, lý ngôn ng t nhiên  chú thích to ra các  th( gii hn c hin th( trong hình 3c Hình 3d cho th&y kt qu+ c#a vic áp d1ng các ràng bu!c i vi nhng khuôn m8t ng c, viên M!t h thng nh vy phù hp cho nhng ng d1ng c s d liu hình +nh, thông tin mô t+ 4y # các hình +nh có s?n M!t ng d1ng quan tr5ng c#a phng pháp này là qu+n lý c s d liu tiêu ∋ tin tc hình

+nh/video

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

8c trng cho mi quan h không gian gia các i tng i vi x, lý truy

v&n, kt hp tu4n t 2D c th c hin  nhn dng d a trên s tng t M!t s mnh ∋ không gian c s, d1ng trong các ng d1ng GIS có th c s,

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

trong, bên trên, bên di, xp hàng và tip theo S thiu chính xác trong gii t:

c x, lý thông qua chc nng m∗ cho phép xác (nh phm vi d a trên 8c

im k9 thut c#a các quan h không gian

Day và c!ng s mô t+ framework s, d1ng khái nim v∋ quan h không gian nh( phân M!t tp hp c#a 13 quan h c s, d1ng  xác (nh v&n ∋ này Nhng quan h trong hình 4 c ∋ xu&t ban 4u vì lp lun th∗i gian Chúng bao g.m 13 quan h, và có th c biu din bi 7 công thc vì sáu trong s ó

có s ngh(ch +o i vi các mi quan h ngh(ch +o, cho b&t k≅ hai kho+ng th∗i gian, có th biu din mi quan h c#a chúng b=ng cách s, d1ng các mi quan h không ngh(ch +o ch< b=ng cách trao ∀i các nhãn th∗i gian Mi quan h .ng 6ng không có ngh(ch +o

Hình 4

M!t loi biu din tri thc khác là phân c&p bao g.m nhóm các i tng

có liên quan v∋ ng ngh)a Cách tip cn này là (nh hng và s, d1ng các lp khái nim và các thu!c tính i din cho kin thc domain Nhng khái nim này

có th biu din cho các tính nng hình +nh, ng ngh)a c&p cao, phng thc khai thác ng ngh)a và i∋u kin Các phng thc và i∋u kin c s, d1ng  xây

d ng các truy v&n mô t+ liên quan n tính nng và phm vi c#a các giá tr( cho các i tng Là m!t hình thc phân c&p, phng pháp này khin nó tr thành

mô hình hng i tng !c áo

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

Frame c s, d1ng  biu din tri thc có liên quan n i tng c1 th, tình hung, ho8c các khái nim Frame th∗ng bao g.m tên và danh sách các c8p giá tr( thu!c tính Frame có th c kt hp vi m!t lp các i tng ho8c m!t lp khái nim Cách tip cn d a trên frame biu din tri thc thông qua các phng tin truy∋n thông tr:u tng c ∋ xu&t Tr:u tng hóa frame cho phép óng gói tên tp tin, tính nng, và các thu!c tính có liên quan c#a các i tng hình +nh

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

B ng 1

Có ba l)nh v c nghiên cu chính c xác (nh vi các c s d liu hình

+nh liên quan n mô hình ng ngh)a và biu din tri thc: phát trin các chng

trình biu din tri thc hiu qu+, phát trin các thut toán ph1c h.i hiu qu+ hình

+nh và mô hình hóa ng ngh)a mc ! cao hn c#a hình +nh Trích xu&t tri thc

t: hình +nh và biu din tri thc là m!t v&n ∋ 4y thách thc và òi h;i ph+i nghiên cu thêm Trích xu&t các tính nng domain c1 th to thun li cho các

mô hình ng ngh)a mc ! cao hn là r&t quan tr5ng trong vic c+i thin hiu su&t c#a các k9 thut nhn dng i tng và mô hình Nhng hn ch hin ti c#a công ngh x, lý hình +nh và thiu c ch xây d ng chính xác truy v&n d−n

n s thiu chính xác trong quá trình ph1c h.i c s d liu hình +nh V&n ∋

này có th gây r/c ri cho các c s d liu quy mô ln Ngoài ra, nhng hn ch

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

này có th c kh/c ph1c m!t ph4n b=ng cách nh∗ n s can thip c#a con ng∗i và chú thích hng d−n s, d1ng

Ti
u lun: Bi
u din tri thc và ng dng

Cân nh/c quan tr5ng trong mô hình d liu video là 8c im c#a ng ngh)a, phát trin các c ch lp ch< m1c M!t v&n ∋ quan tr5ng là gi+i quyt tính không .ng nh&t ng ngh)a có th phát sinh do s khác bit trong cách din gi+i thông tin trong m!t video clip c#a các b! khác nhau c#a ng∗i s, d1ng Tính không .ng nh&t ng ngh)a ã c chng minh là m!t v&n ∋ khó khn trong c s d liu thông th∗ng, vi s .ng thun ít ho8c không có cách nào  gi+i quyt nó trong th c t Trong bi c+nh c s d liu video, v&n ∋ tr nên khó khn hn

Nói chung, ng ngh)a và các s kin trong d liu video có th c th hin di dng tác !ng qua li l−n nhau gia các i tng vt lý trong không gian và th∗i gian i vi m1c ích mô hình hóa d liu, quan h không gian – th∗i gian gia các i tng có th c biu din trong m!t c&u trúc ch< m1c phù hp, sau ó có th c s, d1ng  x, lý truy v&n

Ta xem xét hai tiêu chí  phân loi các phng pháp tip cn hin có c#a

mô hình d liu video D a trên hai tiêu chí này, ta xác (nh nm lp chính c#a phng pháp ang c s, d1ng trong vic mô hình hóa d liu video nh hình

Ti
u lun: Bi
u din tri thc ng dng

 a tri thc c#a ng∗i vào máy tính c2n ph+i biu din

tri thc di dng mà máy tính có th hiu c M0i loi tri thc có m!t cách... din tri thc ng dng

Biu din tri thc óng vai trị ht sc quan tr5ng vic kh6ng (nh kh+ nng gi+i quyt v&n ∋ c#a m!t h c s tri thc

Tri. .. v&n ∋ a vào theo

8c tính có liên quan n tri thc ã có

D a vào cách thc ng∗i gi+i quyt v&n ∋, nhà nghiên cu ã xây d ng k9 thut  biu din dng tri thc khác