Tìm kiếm ảnh theo nội dung và ngữ nghĩa - Phúc, Lư Minh; Án, Trần Công (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2017)
Trong những năm gần đây, các nghiên cứu về tìm kiếm ảnh theo nội dung đang được quan tâm vì phương pháp tìm kiếm này có thể khắc phục nhược điểm của phương pháp tìm kiếm dựa trên meta data là không bị ảnh hưởng bởi sự thiếu hoặc sai của meta data kèm theo ảnh. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ xây dựng một hệ thống tìm kiếm ảnh theo nội dung dựa trên việc phân loại tập ảnh theo nội dung bằng mô hình mạng neural tích chập (CNNs) của kỹ thuật học sâu (deep learning). Đồng thời, chúng tôi sẽ kết hợp ngữ nghĩa vào quá trình tìm kiếm để cho phép mở rộng thêm kết quả tìm kiếm ảnh theo những khái niệm ngữ nghĩa mà con người đã chấp nhận, so với ý nghĩa của những thông tin có được từ những đặc trưng của ảnh. Việc kết hợp ngữ nghĩa vào quá trình tìm kiếm sẽ dựa trên một domain ontology do chúng tôi xây dựng để mô tả các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các chủ đề ảnh. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình CNNs phân lớp tập ảnh kiểm thử đạt độ chính xác là 85,75% và việc kết hợp ngữ nghĩa cho phép mở rộng và đa dạng hóa kết quả tìm kiếm, đặc biệt hữu ích trong các trường hợp từ khóa tìm kiếm có nhiều từ đồng nghĩa hoặc nhập nhằng.