PHÂN LỚP ẢNH VỚI GIẢI THUẬT GIẢM GRADIENT NGẪU NHIÊN ĐA LỚP - Nghị, Đỗ Thanh; Khang, Phạm Nguyên (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2013)
Trong bài này, chúng tôi trình bày giải thuật mới, giảm gradient ngẫu nhiên (Multiclass Stochastic Gradient Descent - MC-SGD), cho phân lớp hiệu quả dữ liệu ảnh đa lớp. Tập dữ liệu ảnh biểu diễn ảnh bằng mô hình túi từ (Bag-of-Words - BoW) sử dụng các nét đặc trưng không đổi với những biến đổi tỉ lệ (Scale-Invariant Feature Transform - SIFT), dựa trên đặc trưng cục bộ, không bị thay đổi trước những biến đổi tỉ lệ ảnh, tịnh tiến, phép quay, không bị thay đổi một phần đối với phép biến đổi hình học affine (thay đổi góc nhìn) và mạnh với những thay đổi về độ sáng, sự nhiễu và che khuất. Chúng tôi đề nghị một giải thuật phân lớp đa lớp mới, giảm gradient ngẫu nhiên MC-SGD, cho phép phân lớp hiệu quả dữ liệu có số chiều lớn thu được từ bước biểu diễn ảnh. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực cho thấy giải thuật MC-SGD phân lớp nhanh, chính xác hơn khi so sánh với giải thuật máy học véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM) sử dụng hàm nhân phi tuyến (Radial Basis Function - RBF).