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

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 1

MC LC








MC LC 1

LI M U 3

PHN 1: TNG QUAN BIU DIN TRI THC VÀ C S D LIU A
PHNG TIN 4

1

Biu din tri thc 4

2

C s d liu a phng tin 5

PHN 2: MÔ HÌNH NG NGHA VÀ BIU DIN TRI THC TRONG C
S D LIU HÌNH NH 7


1

Gii thiu 7

2

Lp khai thác tính nng 8

3

Lp nhn dng i tng 11

4

Mô hình không gian và lp biu din tri thc 14

5

Kt lun 19

PHN 3: MÔ HÌNH NG NGHA VÀ BIU DIN TRI THC TRONG C
S D LIU VIDEO 22

1

Gii thiu 22

2


Phân on và phân tích video 23

3

Duyt và phân nhóm d a trên biu tng 25

4

Nhn dng i tng 26

5

Phát hin chuyn d!ng 26

6

Mô hình s kin d a trên tri thc 27


Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 2

7

Kt lun 33

PHN 4: MÔ HÌNH TÀI LIU A PHNG TIN 36

1


Gii thiu 36

2

Mô hình t∀ng hp c#a tài liu a phng tin 38

3

Mô hình t∀ chc tài liu a phng tin 40

4

Kt lun 42

K∃T LU%N 43

TÀI LIU THAM KHO 44


Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 3

LI M U










Theo r&t nhi∋u (nh ngh)a, tri thc (knowledge) là kin thc mà con ng∗i
hiu và bit. Nhng gì mà con ng∗i c+m nhn qua th c t khách quan là nhng
d liu dng thô. Qua x, lý, d liu này chuyn thành thông tin. Tuy nhiên,
thông tin v−n t.n ti !c lp vi t duy c#a con ng∗i. Ph+i sau khi con ng∗i
tip nhn thông tin, x, lý thông tin, n/m b/t và nghiên cu thì thông tin mi tr
thành tri thc c#a riêng mình. i∋u ó lý gi+i vì sao cùng m!t lng thông tin
nhng m0i cá nhân li có nhng tri thc khác nhau. D a vào tri thc, vn d1ng
tri thc mà tính sáng to mi n+y sinh mang li nhng kt qu+ c1 th ph1c v1
cu!c sng con ng∗i.
 a tri thc c#a con ng∗i vào máy tính thì chúng ta c2n ph+i biu din
tri thc di dng mà máy tính có th hiu c. M0i loi tri thc có m!t cách
biu din khác nhau.
Trong th∗i i bùng n∀ thông tin, d liu a phng tin ngày càng tr nên
ph∀ bin và vic biu din tri thc cho c s d liu a phng tin tr nên c&p
thit hn bao gi∗ ht. ây c3ng là lý do chính  em th c hin ∋ tài này.
Tuy ã có nhi∋u c g/ng nhng do hn ch v∋ kinh nghim, kin thc, th∗i
gian và ngu.n tài liu tham kh+o nên các v&n ∋ tìm hiu trong bài thu hoch
ch/c ch/n còn nhi∋u thiu sót. Kính mong Th4y xem xét và góp ý thêm.

Em xin chân thành cám n Thy!
Trng Lê Minh Ngc

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 4


PHN 1: TNG QUAN BIU DIN TRI THC VÀ C
S D LIU A PHNG TIN

1 Biu din tri thc
Biu din tri thc óng vai trò ht sc quan tr5ng trong vic kh6ng (nh
kh+ nng gi+i quyt v&n ∋ c#a m!t h c s tri thc.
Tri thc là s hiu bit v∋ m!t v&n ∋ nào ó. Tuy nhiên, trong th c t tri
thc c#a h chuyên gia g/n li∋n vi m!t l)nh v c xác (nh. Mc ! h0 tr (thành
công) c#a m!t h chuyên gia ph1 thu!c vào mi∋n hot !ng c#a nó. Th nhng,
cách thc t∀ chc các tri thc nh th nào s7 quyt (nh l)nh v c hot !ng c#a
chúng. Vi cách biu din hp lý, ta có th gi+i quyt v&n ∋ a vào theo các
8c tính có liên quan n tri thc ã có.
D a vào cách thc con ng∗i gi+i quyt v&n ∋, các nhà nghiên cu ã
xây d ng các k9 thut  biu din các dng tri thc khác nhau trên máy tính.
Các k9 thut ph∀ bin nh&t  biu din tri thc:
• Logic: Dng biu din tri thc c∀ in nh&t trong máy tính, vi hai
dng ph∀ bin là logic mnh ∋ và logic v( t:. C+ hai k9 thut này
∋u dùng ký hiu  th hin tri thc và các toán t, áp lên các ký
hiu  suy lun logic.
• Các lut dn: Là c&u trúc tri thc dùng  liên kt thông tin ã bit
vi các thông tin khác giúp a ra các suy lun, kt lun t: nhng
thông tin ã bit.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 5

• Mng ng ngha: Là phng pháp biu din tri thc dùng . th(
trong ó nút biu din i tng và cung biu din quan h gia
các i tng.

• Frames, Class: Là c&u trúc d liu  th hin tri thc a dng v∋
khái nim hay i tng nào ó.
2 C s d liu a phng tin
C s d liu multimedia là ∋ tài nghiên cu sâu r!ng trong sut nhi∋u
nm qua. S quan tâm n l)nh v c này tng lên nhanh chóng vi s phát trin
liên t1c c#a công ngh vin thông và tin h5c. M!t s ng d1ng trong y h5c t: xa,
th vin k9 thut s, h5c t: xa, du l(ch, phân phi CAD/CAM, GIS d kin s7
s, d1ng h thng c s d liu a phng tin. Vi s phát trin nhanh chóng
c#a các trang web, các ng d1ng này ang nhanh chóng n∀i lên. Không ging
nh các c s d liu truy∋n thng alphanu Meric, c s d liu a phng tin
òi h;i thao tác vi các i tng phc tp bao g.m vn b+n, hình +nh, . h5a,
âm thanh, âm nhc và d liu video full-motion.
D liu tr:u tng là thành ph4n thit yu c#a quá trình mô hình hóa, và
yêu c4u s, d1ng biu din tri thc và ng ngh)a không gian th∗i gian. Biu din
này có th khác nhau v∋ ! chính xác và mp m∗ trong x, lý truy v&n khác nhau,
t: r&t c1 th cho n r&t chung chung.
Ngoài vic qu+n lý phng tin truy∋n thông riêng bit, c4n ph+i phát
trin mô hình  to ra các i tng phc tp và tài liu a phng tin. Các mô
hình này òi h;i liên kt ch8t ch7 vi h thng qu+n lý c s d liu c b+n nh:
hình +nh, âm thanh, vn b+n và video. Mô hình không gian – th∗i gian có hai
m1c tiêu. Th nh&t, nó d−n n vic thit k thut toán ph1c h.i hiu qu+ cho các
loi d liu a phng tin khác nhau. Th hai, nó cung c&p c s cho phát trin
lp ch< m1c và tìm kim. Tích hp các mô hình tr:u tng hóa thông tin c&p !

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 6

cao hn nh hypermedia, ho8c các mô hình hng i tng là c4n thit  cho
phép ng∗i dùng tìm kim và duyt kho lu tr d liu ln này.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 7

PHN 2: MÔ HÌNH NG NGHA VÀ BIU DIN TRI
THC TRONG C S D LIU HÌNH NH

1 Gii thiu
Nghiên cu h thng c s d liu hình +nh ch# yu tp trung vào vic
thit k x, lý hình +nh mnh m7 và k9 thut nhn dng. Vai trò ngày càng tng
c#a hình +nh trong các ng d1ng a phng tin ã thúc 2y s quan tâm to ln
trong l)nh v c qu+n lý c s d liu hình +nh. Thách thc c hu trong vic phát
trin c s d liu hình +nh bao g.m x, lý hình +nh vi tính nng khai thác, xác
(nh i tng n∀i bt, phát trin mô hình d liu hiu qu+ cho phép lp ch< m1c
và tìm kim d a trên n!i dung, xây d ng truy v&n, và x, lý truy v&n m∗. H4u ht
các phng pháp tip cn truy∋n thng  qu+n lý d liu hình +nh là s, d1ng c
ch tr:u tng a lp h0 tr ph1c h.i d a trên n!i dung. Các lp này c mô t+
trong hình sau và tng ng vi ba chc nng chính: khai thác tính nng, nhn
dng i tng và không gian mi∋n và mô hình ng ngh)a.

Hình 1

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 8

2 Lp khai thác tính nng
X, lý hình +nh  mc ! th&p liên quan n tìm kim d liu thô phù hp
vi mô hình yêu c4u c#a ng∗i s, d1ng. Trong quá trình x, lý, các tính nng

trong mô hình yêu c4u c#a ng∗i s, d1ng c4n ph+i c xác (nh phù hp i
vi các tính nng c lu tr trong c s d liu. Nói cách khác, mô hình kt
hp c4n ph+i c s, d1ng  tìm các ph4n c#a hình +nh tng t nh m!t
khuôn m−u nh&t (nh ho8c vi các phiên b+n bin dng c#a mô hình nh&t (nh.
Trong bi c+nh này, s bin dng c#a các mô hình bao g.m m r!ng quy mô,
luân chuyn, xoay chuyn và kéo dài c#a mô hình ã cho.
Các v&n ∋ c#a mô hình kt hp trong c s d liu hình +nh ã c tích
c c nghiên cu trong nhi∋u nm. M!t cách tip cn in hình là trích xu&t m!t
tp hp các tính nng súc tích mô t+ các mô hình ã cho, và sau ó tìm kim các
tính nng này trong hình +nh. Khai thác tính nng c#a các vector c3ng ã c
nghiên cu trong m!t s thit lp chuyên ngành ch6ng hn nh nhn dng khuôn
m8t và nhn dng ký t . Tuy nhiên, ch< g4n ây các nhà nghiên cu b/t 4u gi+i
quyt các v&n ∋ khai thác tính nng t !ng cho c s d liu a phng tin
cho nhi∋u i tng. Tính nng hình +nh bao g.m các màu s/c, kt c&u, hình
dng, cnh Nhng tính nng này c ánh x vào m!t không gian 8c trng a
chi∋u có th cho phép nhn dng tng t d a trên hình +nh. Các tính nng trong
m!t hình +nh có th c phân loi nh global hay local. Các tính nng global
nói chung nh&n mnh k9 thut m−u phù hp "coarse-grained". Các k9 thut khai
thác tính nng global bin ∀i hình +nh thành " functional representation". Trong
tr∗ng hp này, chi tit tt hn trong t:ng ph4n c#a hình +nh c b; qua. Màu
biu ., Fast Fourier Transform, Hough transform và giá tr( riêng là nhng k9
thut n∀i ting. Hình sau là ví d1 v∋ biu . in hình c#a m!t hình +nh. Biu .
nh vy có th c lu tr nh là m!t ch ký g4n úng cho hình +nh, và c
s, d1ng trong mô hình kt hp tip theo.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 9


Hình 2
Ví d1 truy v&n liên quan n các tính nng global bao g.m:
• Tìm hình +nh ch# yu là màu xanh lá cây
• L&y hình +nh vi m!t i tng ln quanh kt c&u da cam
Các tính nng global cho ch< m1c hình +nh th c hin x, lý thng nh&t
toàn b! hình +nh. Vì vy, các tính nng global c3ng phù hp  x, lý các loi
truy v&n ng vi hình +nh là nhng th c th duy nh&t trong mô hình kt hp. K9
thut này r&t hu ích khi so sánh hình +nh ho8c khung hình video  xác (nh
nhng thay ∀i trong các tính nng global nh=m phát hin c+nh thay ∀i. Li th
ln c#a các phng pháp tip cn coarse-grained
là gi+m s phc tp tính toán
khai thác tính nng và các thut toán mô hình phù hp. im b&t li là t> l hình
+nh không liên quan có th l&y ra nh là kt qu+ c#a vic x, lý truy v&n. C+i
thin ! chính xác c#a quá trình ph1c h.i b=ng cách kt hp chú thích vn b+n
vi hình +nh.
 mc ! granularity, các tính nng local có th c s, d1ng  xác (nh
các i tng n∀i bt trong m!t hình +nh và trích xu&t thông tin thêm v∋ các chi
tit trong hình +nh. Cách tip cn này c g5i là "fine-grained" vì hình +nh
c tách ra thành m!t tp hp các vùng nh; hn, vi m0i vùng i din cho m!t

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 10

i tng ti∋m nng c4n quan tâm. i tng quan tâm có th i din cho m!t
i tng ng ngh)a n gi+n, ch6ng hn nh m!t "vt tròn" ho8c "m!t khu v c
vi màu .ng nh&t". Vùng phân on c x, lý  trích xu&t nhi∋u tính nng.
Tính nng local có th c coi là không gian tìm kim a chi∋u. Các tính nng
trong hình thc c#a vector mã hóa cung c&p c s cho vic lp ch< m1c và c ch
tìm kim c#a các c s d liu hình +nh. Các tính nng in hình bao g.m giá tr(

màu xám quy mô c#a im +nh, màu s/c, hình dng và kt c&u. S kt hp c#a
các tính nng khác nhau có th c quy (nh ti th∗i im xây d ng các truy
v&n c s d liu. Vùng phân on c tip t1c phân tích bi các lp nhn dng
i tng  xác (nh các i tng vi mc ! ng ngh)a cao hn.
Kt hp kin thc v∋ i tng vi các tính nng local có th tng !
chính xác lp ch< m1c và c ch tìm kim. Các bin pháp nh kho+ng cách
Minkowski, kho+ng cách tr5ng s, màu s/c giao im biu ., và kho+ng cách
trung bình có th c s, d1ng  ánh giá tính mnh m7 c#a c ch. Vic th c
hin tìm kim tng t ph1 thu!c vào mc ! c#a s thiu chính xác và mp m∗
c gii thiu bi các loi tính nng s, d1ng và 8c im tính toán c#a thut
toán tìm kim. Các thut toán nhanh hn yêu c4u có thêm các tính nng hình +nh
và do ó cung c&p kt qu+ kém chính xác. S l a ch5n tính nng, c ch khai
thác và quá trình tìm kim ph1 thu!c t:ng domain c1 th. Ví d1, các ng d1ng a
phng tin cho X-quang, GIS… òi h;i tính nng không gian, ch6ng hn nh
hình dng và kích thc. M8t khác, 8c im màu s/c phù hp hn trong các ng
d1ng liên quan n hình +nh MMR, tranh v7…
Các h thng khác nhau ã c khai báo  s, d1ng lp khai thác tính
nng tng t hình 1. Ví d1, trong Query By Image Content (QBIC), tính nng
màu s/c, hình dng và kt c&u c s, d1ng  ph1c h.i hình +nh. Phng pháp
phân m+nh t !ng hình +nh c s, d1ng  xác (nh các i tng trong hình
+nh vi vài i tng cn c+nh trên n∋n tách r∗i. H thng QBIC cho phép truy

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 11

v&n c s d liu b=ng cách phác th+o các tính nng và màu s/c cung c&p thông
tin v∋ các i tng mong mun.
Chabot là m!t h thng s, d1ng kt hp màu s/c và các thu!c tính chú
thích vn b+n cho truy xu&t hình +nh. Chabot s, d1ng khái nim "concept query",

ví d1 khái nim “hoàng hôn” c nhn dng b=ng cách phân tích hình +nh s,
d1ng 8c im màu s/c. Chabot s, d1ng biu din tri thc d a trên frame cho n!i
dung hình +nh sau ó c tính toán li và lu tr nh là thu!c tính trong mô
hình d liu quan h.  c+i thin hiu su&t c#a h thng, Chabot s, d1ng chú
thích vn b+n c#a hình +nh b=ng nhng t: khóa c nhp th# công.
Hsu, Chu, và Taira s, d1ng phng pháp (nh lng  phát hin cnh
nh=m xác (nh các tính nng trong c s d liu radiological KMeD. KMeD s,
d1ng kin trúc ba lp, lp th&p nh&t c g5i là lp i din, s, d1ng các hình
dng và ∗ng nét  i din cho các tính nng. Lp này s, d1ng c ch khai
thác tính nng bán t !ng d a trên s kt hp c#a k9 thut x, lý hình +nh  mc
th&p và phân tích hình +nh th# công. ng  góc ! tính nng, lp này gi+m t+i
cho lp khai thác tính nng.
3 Lp nhn dng i tng
Các tính nng phân tích bi lp này nh=m nhn dng i tng và khuôn
m8t trong c s d liu hình +nh. Quá trình này liên quan n tính nng phù hp
vi các mô hình i tng c lu tr trong c s tri thc. Nói chung, mô hình
i tng là m−u mô t+ m!t i tng c1 th. Trong quá trình kt hp, m0i m−u
c kim tra  tìm phù hp "g4n nh&t". Xác (nh i tng chính xác là tính
toán tn kém và ch&t lng ph1 thu!c vào các chi tit và mc ! chính xác c
cung c&p bi các m−u i tng. S che l&p c#a các i tng và s t.n ti c#a
các tính nng gi+ trong hình +nh có th +nh hng n thành công c#a các chin
lc phù hp.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 12

Hai loi m−u phù hp ã c ∋ xu&t: m−u c (nh phù hp và m−u bin
dng phù hp. Phng pháp tip cn d a trên m−u c (nh hu ích khi hình dng
i tng không thay ∀i vi góc nhìn c#a máy +nh. Subtraction hình +nh và mi

tng quan c s, d1ng trong k9 thut m−u c (nh phù hp. Trong k9 thut
subtraction hình +nh, s khác bit v∋ c∗ng ! gia các hình +nh và m−u c s,
d1ng trong nhn dng i tng. Các v( trí m−u c xác (nh kho+ng cách gia
các m−u và các v( trí khác nhau trong hình +nh. M8c dù k9 thut subtraction hình
+nh òi h;i th∗i gian tính toán ít hn k9 thut tng quan, nhng k9 thut này
th c hin tt trong môi tr∗ng hn ch ch6ng hn nh c∗ng ! hình +nh gia
m−u và hình +nh có cha m−u này ∋u ging nhau. M!t ng d1ng minh h5a s,
d1ng k9 thut subtraction là c s d liu hình +nh X-ray, vì hình +nh m1c tiêu
có góc nhìn c (nh và c∗ng ! hình +nh không thay ∀i áng k.
Phng pháp tip cn m−u bin dng phù hp thích hp cho các tr∗ng
hp mà các i tng trong c s d liu có th thay ∀i do bin dng cng nh/c
và nonrigid. Trong phng pháp này, m!t m−u c biu din nh là m!t bitmap
mô t+ các ∗ng vi∋n 8c trng ho8c cnh c#a hình dng i tng. Bin ∀i trên
các ∗ng vi∋n nguyên m−u c áp d1ng cho bin dng m−u  phù hp vi các
cnh n∀i bt trong hình +nh 4u vào. M!t hàm i tng vi các thông s chuyn
∀i và thay ∀i hình dng c#a các m−u c xây d ng ph+n ánh chi phí bin ∀i.
Hàm i tng c gi+m thiu b=ng cách l8p i l8p li cp nht các thông s
bin ∀i  phù hp tt nh&t vi i tng. Các ng d1ng c#a k9 thut phù hp
vi m−u bin dng bao g.m nhn dng ký t vit tay và phát hin chuyn !ng
c#a các i tng trong khung hình video.
Mc ! mp m∗ và thiu chính xác trong nhn dng i tng là không
th tránh kh;i và c4n c b∀ xung các bin pháp tng t  tng t> l thành
công c#a các truy v&n và không loi tr: các ng viên tt. Vì vy, kim tra các
hình +nh 4u ra nói chung là không th tránh kh;i. Ví d1, các i tng y t ch<
thu!c v∋ bnh nhân trong m!t nhóm tu∀i nh;, c xác (nh t !ng trong

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 13


KMeD. Ngoài ra, các i tng này có ! tng ph+n cao vi n∋n t+ng c#a h5 và
có hình dng tng i n gi+n, kích thc ln, và ít ho8c không ch.ng chéo
vi các i tng khác do ó kt qu+ phù hp vi kt qu+ tng i chính xác.
Domain kin thc c#a KMeD duy trì mô t+ v∋ hình dng c#a các i tng có
c&u trúc n gi+n nh não, khi u, xng… Tuy nhiên, i vi nhóm tu∀i ln có
vài i tng vi c&u trúc n gi+n, KMeD ph+i s, d1ng n phng pháp h0 tr
nhn dng i tng con ng∗i trong nhng tr∗ng hp này.
Nhn dng khuôn m8t ng∗i là m!t ng d1ng quan tr5ng khác c#a c s
d liu hình +nh. Tuy nhiên, do tính không có c&u trúc vn trong khuôn m8t
ng∗i, các mô hình và các tính nng c s, d1ng  nhn dng khuôn m8t khác
bit so vi nhn dng i tng. Nhn dng khuôn m8t bao g.m ba bc: nhn
din khuôn m8t  xác (nh v( trí m!t khuôn m8t bên trong m!t hình +nh; khai
thác 8c im c#a các b! phn khác nhau trên khuôn m8t và nhn dng khuôn
m8t b=ng cách tham kh+o c s d liu các mô hình khuôn m8t. M!t s h thng
nhn din khuôn m8t cho các môi tr∗ng a phng tin ã c ∋ xu&t. H4u
ht các h thng s, d1ng thông tin v∋ các b! phn khác nhau n∀i bt c#a m!t
khuôn m8t nh m/t, m3i và ming cho nhn dng khuôn m8t. Các k9 thut khác
phân tách hình +nh khuôn m8t vào m!t tp hp các im 8c trng c g5i là
eigenfaces. Nhng k9 thut ch1p các bin th trong m!t b! su tp các hình +nh
khuôn m8t và s, d1ng chúng  mã hóa và so sánh các 8c im cá nhân. Các k9
thut khác s, d1ng cách tip cn h. s cá nhân, chi tit c&u trúc c#a khuôn m8t
cha t:ng th&y trong hình +nh phía trc c lu tr. Quá trình nhn dng
khuôn m8t trong lp k9 thut này d a trên h. s và nó tp trung vào v( trí các
im quan tâm, g5i là im fiducial, và xác (nh các mi quan h gia các im
fiducial.
Khai thác 8c im và nhn dng i tng là nhng giai on quan tr5ng
trong vic phát trin quy mô ln h thng qu+n lý hình +nh c s d liu. Kt qu+
quan tr5ng ã c báo cáo sut hai thp k> qua, vi vic th c hin thành công

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng


HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 14

m!t s các nguyên m−u. Tuy nhiên do thiu các mô hình chính xác i din cho
i tng và s phc tp c#a các thut toán x, lý hình +nh làm cho vic phát
trin qu+n lý hình +nh t !ng và h thng tìm kim d a trên n!i dung là m!t
nhim v1 4y th, thách.
4 Mô hình không gian và lp biu din tri thc
Các chc nng chính c#a lp này là duy trì domain kin thc cho biu
din ng ngh)a không gian liên kt vi c s d liu hình +nh. Truy v&n  c&p !
này th∗ng mô t+ trong t nhiên, và tp trung ch# yu trên ng ngh)a và khái
nim xu&t hin trong c s d liu hình +nh. i vi h4u ht các ng d1ng, ng
ngh)a  c&p ! này d a trên "s kin không gian" mô t+ v( trí tng i c#a
nhi∋u i tng. Ng ngh)a này c s, d1ng cho lp ch< m1c c&p cao và tìm
kim d a trên n!i dung c#a hình +nh. Các ng d1ng ph∀ bin nh&t s, d1ng ng
ngh)a không gian và ph1c h.i d a trên n!i dung là c s d liu b+n . và h
thng thông tin (a lý (GIS). ây là loi h thng c s, d1ng r!ng rãi trong
các k(ch b+n quy hoch ô th( và qu+n lý tài nguyên. Trong các ng d1ng X-
quang lâm sàng, kích thc và v( trí tng i c#a các i tng là r&t quan tr5ng
 ch2n oán và i∋u tr( bnh. M!t s ví d1 truy v&n trong ng d1ng này bao
g.m:
• “L&y t&t c+ hình +nh cha m!t khi u ln trong não”
• "Tìm hình +nh mà các !ng mch chính b( ch8n 40%"
K9 thut này nh=m m1c ích suy lun thông tin mi liên quan n b+n
ch&t tin hóa c#a d liu.
Cách tip cn chung  mô hình hóa ng ngh)a không gian cho các ng
d1ng d a vào vic xác (nh mi quan h không gian gia các i tng khi
chúng c nhn dng và c ánh d&u bi các lp th&p hn b=ng cách s, d1ng
khung gii hn ho8c khi lng. Mi quan h không gian có th becoded b=ng

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 15

cách s, d1ng các k9 thut d a trên tri thc khác nhau. M!t s k9 thut ã c
∋ xu&t  chính thc biu din kin thc không gian ti lp này. Chúng bao
g.m: mng ng ngh)a, logic toán h5c, constraints, h thng phân c&p, và frame.
4.1 Mng ng ngha
Mng ng ngh)a c s, d1ng r!ng rãi trong các ng d1ng trí tu nhân
to. Mng ng ngh)a c gii thiu 4u tiên biu din cho ý ngh)a c#a câu ting
Anh v∋ các t: và các mi quan h gia chúng. ây là phng pháp tip cn d a
trên . th(  biu din cho các khái nim và các mi quan h không gian. Mng
ng ngh)a là . th( c#a các nút i din cho khái nim c liên kt vi nhau bi
vòng cung i din cho mi quan h gia các khái nim. Hiu qu+ trong mng
ng ngh)a t c b=ng cách biu din cho m0i khái nim ho8c i tng m!t
l4n và s, d1ng con tr; cho các tài liu tham kh+o chéo thay vì 8t tên m!t i
tng rõ ràng m0i khi nó c tham gia vào m!t mi quan h. M r!ng hn na
c#a mng ng ngh)a có th cho phép các chin lc tìm kim hiu qu+  xác
(nh v( trí các thông tin mong mun. M!t trong nhng h thng s, d1ng mng
li phân c&p ng ngh)a là h thng KMeD ã th+o lun trong các ph4n trc.
Trong lp th hai c#a h thng này, c g5i là lp ng ngh)a, các i tng và
các mi quan h c#a chúng c xác (nh và tr:u tng hóa b=ng cách s, d1ng
mô hình liên kt th c th. Lp th ba c#a h thng này s, d1ng c s tri thc
tr:u tng  biu din cho ng ngh)a c&p cao hn. Tr:u tng này g5i là tr:u
tng h thng phân c&p (TAH) c s, d1ng cho mng ng ngh)a. TAHs khái
nim hóa các i tng và ng ngh)a c#a chúng và kt hp các kin thc chuyên
môn  nâng cao hiu qu+ tìm kim trong c s d liu radiological.
4.2 Phng pháp lun da trên s ràng buc
Trong phng pháp này, domain kin thc c biu din b=ng cách s,
d1ng m!t tp các ràng bu!c kt hp vi các biu thc nh tính toán v( t: ho8c .

th(. Kin thc biu din bi v( t: c b∀ sung các thông tin th# t1c. Ràng bu!c

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 16

là mi quan h gia hai hay nhi∋u i tng c4n ph+i c th;a mãn. M!t ví d1
c#a phng pháp này là h thng PICTION. Kin trúc c#a nó bao g.m m!t
module s, lý ngôn ng t nhiên (NLP), module tìm hiu hình +nh (IU) và m!t
module i∋u khin. Kin trúc này có chc nng tng t nh trong hình 1. H
thng s, d1ng s kt hp chú thích vn b+n và k9 thut x, lý hình +nh nhn din
khuôn m8t và xác (nh v( trí tng i c#a ng∗i trong hình +nh. Trong phng
pháp này, m!t tp các ràng bu!c b/t ngu.n bi các module NLP t: chú thích
hình +nh. Module i∋u khin duy trì các gii hn c to ra bi module NLP và
hành vi nh là c s kin thc cho các module IU  th c hin các chc nng
nhn din khuôn m8t. Hình 3a cho th&y m!t hình +nh ví d1 vi chú thích: "
phía trc c#a tòa nhà k9 thut in, Francis Day ang ng bên ph+i Jaehyung
Yang". Kt qu+ c#a vic s, d1ng k9 thut x, lý hình +nh xác (nh v( trí ng c,
viên có th cho khuôn m8t c th hin trong hình 3b. ng d1ng x, lý ngôn
ng t nhiên  chú thích to ra các . th( gii hn c hin th( trong hình 3c.
Hình 3d cho th&y kt qu+ c#a vic áp d1ng các ràng bu!c i vi nhng khuôn
m8t ng c, viên. M!t h thng nh vy phù hp cho nhng ng d1ng c s d
liu hình +nh, thông tin mô t+ 4y # các hình +nh có s?n. M!t ng d1ng quan
tr5ng c#a phng pháp này là qu+n lý c s d liu tiêu ∋ tin tc hình
+nh/video.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 17


Hình 3
4.3 Logic toán hc
Logic toán h5c cung c&p các k9 thut mnh m7  xây d ng biu din tri
thc. Trong c s d liu a phng tin, k9 thut d a trên biu din có th c
s, d1ng  biu din cho ng ngh)a không gian cao c&p. Ví d1, các phng pháp
tip cn s, d1ng d báo c#a các i tng n∀i bt trong m!t h thng phi hp.
Nhng d báo này c th hin di hình thc các chu0i 2D  to thành m!t
s/p xp m!t ph4n c#a i tng d oán trong 2D. Nói cách khác, các biu thc
8c trng cho mi quan h không gian gia các i tng. i vi x, lý truy
v&n, kt hp tu4n t 2D c th c hin  nhn dng d a trên s tng t . M!t
s mnh ∋ không gian c s, d1ng trong các ng d1ng GIS có th c s,
d1ng  xác (nh n!i dung không gian trong hình +nh bao g.m: g4n, xa, bên

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 18

trong, bên trên, bên di, xp hàng và tip theo. S thiu chính xác trong gii t:
c x, lý thông qua chc nng m∗ cho phép xác (nh phm vi d a trên 8c
im k9 thut c#a các quan h không gian.
Day và c!ng s mô t+ framework s, d1ng khái nim v∋ quan h không
gian nh( phân. M!t tp hp c#a 13 quan h c s, d1ng  xác (nh v&n ∋ này.
Nhng quan h trong hình 4 c ∋ xu&t ban 4u vì lp lun th∗i gian. Chúng
bao g.m 13 quan h, và có th c biu din bi 7 công thc vì sáu trong s ó
có s ngh(ch +o. i vi các mi quan h ngh(ch +o, cho b&t k≅ hai kho+ng
th∗i gian, có th biu din mi quan h c#a chúng b=ng cách s, d1ng các mi
quan h không ngh(ch +o ch< b=ng cách trao ∀i các nhãn th∗i gian. Mi quan
h .ng 6ng không có ngh(ch +o.

Hình 4
4.4 H thng phân cp
M!t loi biu din tri thc khác là phân c&p bao g.m nhóm các i tng
có liên quan v∋ ng ngh)a. Cách tip cn này là (nh hng và s, d1ng các lp
khái nim và các thu!c tính i din cho kin thc domain. Nhng khái nim này
có th biu din cho các tính nng hình +nh, ng ngh)a c&p cao, phng thc khai
thác ng ngh)a và i∋u kin. Các phng thc và i∋u kin c s, d1ng  xây
d ng các truy v&n mô t+ liên quan n tính nng và phm vi c#a các giá tr( cho
các i tng. Là m!t hình thc phân c&p, phng pháp này khin nó tr thành
mô hình hng i tng !c áo.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 19

4.5 Frame
Frame c s, d1ng  biu din tri thc có liên quan n i tng c1
th, tình hung, ho8c các khái nim. Frame th∗ng bao g.m tên và danh sách các
c8p giá tr( thu!c tính. Frame có th c kt hp vi m!t lp các i tng ho8c
m!t lp khái nim. Cách tip cn d a trên frame biu din tri thc thông qua các
phng tin truy∋n thông tr:u tng c ∋ xu&t. Tr:u tng hóa frame cho
phép óng gói tên tp tin, tính nng, và các thu!c tính có liên quan c#a các i
tng hình +nh.
5 Kt lun
B+ng 1 tóm t/t các 8c im c#a m!t s h thng c s d liu hình +nh
prototyped. H thng c s d liu hình +nh t !ng có kh+ nng h0 tr các l)nh
v c b&t k≅ là m!t nhim v1 4y thách thc do nhng hn ch c#a mô hình x, lý
hình +nh biu din tri thc hin có.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng


HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 20


B ng 1
Có ba l)nh v c nghiên cu chính c xác (nh vi các c s d liu hình
+nh liên quan n mô hình ng ngh)a và biu din tri thc: phát trin các chng
trình biu din tri thc hiu qu+, phát trin các thut toán ph1c h.i hiu qu+ hình
+nh và mô hình hóa ng ngh)a mc ! cao hn c#a hình +nh. Trích xu&t tri thc
t: hình +nh và biu din tri thc là m!t v&n ∋ 4y thách thc và òi h;i ph+i
nghiên cu thêm. Trích xu&t các tính nng domain c1 th to thun li cho các
mô hình ng ngh)a mc ! cao hn là r&t quan tr5ng trong vic c+i thin hiu
su&t c#a các k9 thut nhn dng i tng và mô hình. Nhng hn ch hin ti
c#a công ngh x, lý hình +nh và thiu c ch xây d ng chính xác truy v&n d−n
n s thiu chính xác trong quá trình ph1c h.i c s d liu hình +nh. V&n ∋
này có th gây r/c ri cho các c s d liu quy mô ln. Ngoài ra, nhng hn ch

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 21

này có th c kh/c ph1c m!t ph4n b=ng cách nh∗ n s can thip c#a con
ng∗i và chú thích hng d−n s, d1ng.



Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 22


PHN 3: MÔ HÌNH NG NGHA VÀ BIU DIN TRI
THC TRONG C S D LIU VIDEO

1 Gii thiu
Các 8c tính quan tr5ng c#a d liu video khác vi c s d liu
isochronous nh vn b+n, hình +nh và b+n . là chi∋u th∗i gian c#a nó. Bên cnh
ng ngh)a không gian, các s kin video th∗ng có mc ! cao c#a n!i dung th∗i
gian. M!t ví d1 v∋ truy v&n video liên quan n ng ngh)a không gian – th∗i gian
là:
• "Tìm video clip vi s kin bàn th/ng."
Cân nh/c quan tr5ng trong mô hình d liu video là 8c im c#a ng
ngh)a, phát trin các c ch lp ch< m1c. M!t v&n ∋ quan tr5ng là gi+i quyt tính
không .ng nh&t ng ngh)a có th phát sinh do s khác bit trong cách din 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 chng minh là m!t v&n ∋ khó khn trong c
s d liu thông th∗ng, vi s .ng thun ít ho8c không có cách nào  gi+i
quyt nó trong th c t. Trong bi c+nh c s d liu video, v&n ∋ tr nên khó
khn hn.
Nói chung, ng ngh)a và các s kin trong d liu video có th c th
hin di dng tác !ng qua li l−n nhau gia các i tng vt lý trong không
gian và th∗i gian. i vi m1c ích mô hình hóa d liu, quan h không gian –
th∗i gian gia các i tng có th c biu din trong m!t c&u trúc ch< m1c
phù hp, sau ó có th c s, d1ng  x, lý truy v&n.
Ta xem xét hai tiêu chí  phân loi các phng pháp tip cn hin có c#a
mô hình d liu video. D a trên hai tiêu chí này, ta xác (nh nm lp chính c#a
phng pháp ang c s, d1ng trong vic mô hình hóa d liu video nh hình

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 23


5. Theo tiêu chí 4u tiên, mô hình ng ngh)a c phân loi d a trên mc ! tr:u
tng c#a các s kin ã c xác (nh. M!t ví d1 v∋ ng ngh)a  mc ! th&p
là thay ∀i c+nh. Mc ! tng tr:u tng nh mc ! n!i dung thông tin và kin
thc chit xu&t t: d liu video. Ví d1 "ghi bàn th/ng" trong d liu video th
thao mang m!t mc ! thông tin. Tuy nhiên, b&t k≅ máy +nh c gii thiu
trong các d liu ch< có th cung c&p m!t góc nhìn khác nhau c#a l)nh v c bóng
á. Trong cách tip cn th hai, tr5ng tâm là phng pháp ti∋n x, lý d liu
video ó là c s ng ngh)a c trích xu&t. Ti∋n x, lý là thô granularity nu nó
liên quan n vic x, lý các khung hình video nh m!t toàn th, nó là granularity
tt nu x, lý liên quan n vic phát hin và xác (nh các i tng trong m!t
khung hình video. Mô hình phân loi  phía bên tay ph+i c#a hình 5 c coi là
granularity tt khi tp trung vào x, lý d liu video  c&p ! i tng, trong khi
tr5ng tâm c#a mô hình trên phía bên tay trái là x, lý d liu video  mc khung
s, d1ng các tính nng global.

Hình 5
2 Phân on và phân tích video
Phân tích video s, d1ng k9 thut x, lý hình +nh  trích xu&t các tính
nng quan global tr5ng t: các khung hình video riêng bit. B&t k≅ thay ∀i tính
nng trong chu0i các khung c s, d1ng  ánh d&u s thay ∀i trong bi c+nh

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 24

ó. M!t s phng pháp phát hin c+nh thay ∀i ã c ∋ xu&t. Các phng
pháp này bao g.m: so sánh mc pixel, t> l s tht, biu . màu s/c, biu . và
bin ∀i cosin r∗i rc (DCT) d a trên phng pháp tip cn cho các d liu video
nén.

Trong cách tip cn so sánh mc pixel, giá tr( màu xám c#a im +nh 
các v( trí tng ng trong hai khung riêng bit, liên tip ho8c  m!t kho+ng cách
c (nh c s, d1ng nh m!t phng tin o l∗ng s khác nhau gia các giá
tr( pixel. Nu giá tr( này vt quá m!t ngΑng nh&t (nh, thì quy mô màu xám
pixel c gi+ (nh ã thay ∀i. T> l ph4n trm c#a các im +nh có thay ∀i là
s o l∗ng không giôΒng nhau gia các khung hình.
Phng pháp so sánh mc pixel nhy c+m vi m!t s yu t, bao g.m c+
noise c a vào bi quá trình s hóa, chuyn !ng c#a i tng và hiu ng
máy +nh. M!t thay ∀i có th c s, d1ng  hn ch +nh hng c#a v&n ∋ này
là chia nh; các khung hình thành các vùng và ch< ch5n m!t s vùng  x, lý.
Phng pháp này c g5i là phng pháp t> l kh+ nng, khung c chia
thành các khi. Các khi c#a hai khung hình liên tip c so sánh d a trên m!t
s 8c tính thng kê các giá tr( c∗ng ! c#a chúng, ch6ng hn nh giá tr( trung
bình c#a c∗ng !. Cách tip cn này mnh m7 hn so vi phng pháp tip cn
so sánh mc pixel vi s hin din c#a noise và s di chuyn i tng.
Trong cách tip cn biu . màu, m!t khung c phân tích b=ng cách
phân chia không gian màu thành các màu riêng bit c g5i là thùng và m s
lng im +nh ri vào trong m0i thùng. M!t biu . riêng bit c to cho R,
G, và các thành ph4n màu s/c B hin din trong khung. M!t bin th c#a k9 thut
biu . s, d1ng cách tip cn bình th∗ng hóa mà kt qu+ là s khác bit ln.
Trong vùng nén, phng pháp bin ∀i cosin r∗i rc (DCT) g4n ây ã c ∋
ngh( mang li th là ít tn kém hn trong tính toán. B+ng 2 tóm t/t các phng
pháp tip cn v∋ li th tng i và hn ch c#a chúng.

Tiu lun: Biu din tri thc và ng dng

HVTH: Trng Lê Minh Ngc - CH1101024 Trang: 25


B ng 2

3 Duyt và phân nhóm d!a trên biu tng
Các on video c phân tích có th c nhóm li vi nhau d a trên
m!t s phng pháp tng t các tính nng hình +nh. Phng pháp này có th
c s, d1ng  xây d ng môi tr∗ng duyt d a trên biu tng. Trong tr∗ng
hp này, m!t khung i din c#a m0i c+nh c hin th( cho ng∗i dùng  cung
c&p các thông tin v∋ các i tng và các s kin có th xu&t hin trong c+nh ó.
M!t . th( có hng c s, d1ng  miêu t+ t∀ng th "tr c quan" b+n tóm t/t
c#a m!t video clip bao g.m nhng c+nh khác nhau có th xu&t hin nhi∋u hn
m!t l4n trong các chu0i video. Nodes i din cho các khung hình i din và các
cnh biu th( mi quan h th∗i gian gia chúng, a ra m!t cái nhìn t∀ng quan v∋
th t các s kin ã x+y ra. Trong cách tip cn khác, kim t tháp tng t c
s, d1ng cho m!t phân nhóm th bc c#a t&t c+ các khung i din hin ti trong
c s d liu video. C&u trúc c#a kim t tháp này d a trên các tính nng trích
xu&t và thông tin ph+n h.i c#a ng∗i dùng. Chng trình này có th c m
r!ng  qu+n lý s lng ln chu0i video và cung c&p môi tr∗ng duyt cho phát
trin th vin video k9 thut s.