Nguyễn Tiến Đạt

Theo mình tìm hiểu, thì tìm ảnh tương đồng thì sẽ theo mô hình dưới.

Với bài toán dữ liệu cơ sở dữ liệu nhỏ, bạn có thể đo độ tương đồng bằng các lấy vector đặc trưng của ảnh cần truy xuất trừ đi vector đặc trưng của từng ảnh trong cơ sở dữ liệu, rồi sắp xếp chọn ra những cái nhỏ nhất. Nhưng với cơ sở dữ liệu lớn thì bạn có thể tìm hiểu Locality Sensitive Hashing.

Với trích xuất đặc trưng nếu không dùng deep learning, bạn có thể dùng color histogram(1995), Histogram of oriented gradients Histogram of oriented gradients, gist descriptor,...Bạn có thể tham khảo 1 bài viết chi tiết với dùng thư viện OpenCV: https://medium.com/machine-learning-world/feature-extraction-and-similar-image-search-with-opencv-for-newbies-3c59796bf774

Nếu dùng deep learning thì bạn có thể tham khảo các bài báo bên dưới mình tim được với Deep mình không hiểu rõ .

• https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
• https://medium.com/@akarshzingade/image-similarity-using-deep-ranking-c1bd83855978
• https://medium.com/machine-learning-world/feature-extraction-and-similar-image-search-with-opencv-for-newbies-3c59796bf774

Theo mình biết đề sắp xếp nhanh có các cách sau: quick sort, heap sort và merge sort. Ta có bảng so sánh các thuật toán so sánh như sau