ระบบค้นคืนวิดีโอแบบเน้นเนื้อหาโดยใช้ความเกี่ยวพันย้อนกลับร่วมกับวิธีดิฟเฟอร์เรนเชียลอีโวลูชั่น

Content-based video retrieval system using relevance feedback with differential evolution.

Name: ทรงพล นคเรศเรืองศักดิ์

keyword: ดิฟเฟอร์เรนเชียลอีโวลูชั่น

; ความเกี่ยวพันย้อนกลับ

; Differential evolution

; Relevance Feedback

ThaSH: ระบบการจัดเก็บและค้นคืนสารสนเทศ -- วีดิทัศน์

Abstract: ปัจจุบันข้อมูลในรูปแบบวิดีโอที่เผยแพร่อยู่ในอินเทอร์เน็ตมีอัตราการเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นผลสืบเนื่องมาจากความก้าวหน้าของเครื่องมือ และเทคโนโลยีที่ใช้ในการผลิตวิดีโอ ทำให้มีข้อมูลวิดีโอเผยแพร่อยู่เป็นจำนวนมาก เมื่อต้องการค้นคืนเพื่อหาวิดีโอที่ต้องการจำเป็นต้องอาศัยระบบการค้นคืนวิดีโอที่มีประสิทธิภาพสูง แต่รูปแบบการค้นคืนข้อมูลวิดีโอแบบดั้งเดิมที่ใช้คำสำคัญ ในการค้นหาด้วยวิธีการเปรียบเทียบกับคำที่สอดคล้อง หรือเหมือนกับคำสำคัญนั้น อาจทำให้ได้รับผลลัพธ์ที่ตรง และไม่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานได้ ดังนั้นผู้วิจัยจึงพัฒนาระบบการค้นคืนวิดีโอแบบเน้นเนื้อหาโดยเพิ่มขั้นตอนการดำเนินงานของการป้อนความเกี่ยวพันย้อนกลับแบบกึ่งอัตโนมัติ ที่อนุญาตให้ผู้ใช้ระบบเลือกผลลัพธ์ที่ตรงกับความต้องการที่ได้จากการค้นคืนในรอบก่อนหน้ามาผ่านกระบวนการของวิธีดิฟเฟอร์เรนเชียลอีโวลูชั่น เพื่อทำการปรับปรุงข้อคำถามเก่าให้ได้ข้อคำถามใหม่ที่เหมาะสมที่สุด จนส่งผลให้ได้ผลลัพธ์วิดีโอที่ตรงตามความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด ผลจากการดำเนินการวิจัยพบว่าวิธีการที่ผู้วิจัยนำเสนอนี้ให้ค่าเฉลี่ยของความแม่นยำ (Precision) ที่ 0.89 ค่าเรียกคืน (Recall) ที่ 0.85 และค่า F-Measure ที่ 0.87 ซึ่งหมายถึงระบบมีประสิทธิภาพอยู่ในระดับดี และให้ผลลัพธ์ที่สูงกว่าผลของการค้นคืนวิดีโอในรอบแรกที่ไม่มีกระบวนการป้อนความเกี่ยวพันย้อนกลับโดยเฉลี่ยอยู่ที่ร้อยละ 9.4 ซึ่งเป็นไปตามวัตถุประสงค์ในการดำเนินการวิจัยที่วางไว้

Abstract: On the Internet, the propagation of video data is growing up rapidly at this stage as the result of technological progress of producing a video. So, there are a lot of video data. The high efficiency of video data retrieval system is necessary when the videos need to retrieve. However, the original video data retrieval system acquires keywords for searching to compare with related words or the same as the entered words. Users may receive a correct output or the results are not satisfied. Hence, the researcher would like to improve the video data retrieval system to emphasize content base. The adding implementation is relevance feedback with semi-automatic. In this method, Users can select the required output. Then, the outputs are assigned in differential evolution process to improve the old questions until getting the optimal questions. It succeeds that the problems of denotation spaces can be decreased. Finally, the video results are most the same as the requirement of users. According to the suggested method, the research results present precision average at 0.89. Recall and F-measure are 0.85 and 0.87 respectively. It shows that the results in this study are greater than in the video data retrieval system in the first time, no reverse relation entry, with average at 9.4%. Consequently, it is in accordance with the objectives of the research.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: สุพจน์ นิตย์สุวัฒน์

Role: ที่ปรึกษาดุษฎีนิพนธ์

Email : sns@kmutnb.ac.th

Name: มาลีรัตน์ โสดานิล

Role: ที่ปรึกษาดุษฎีนิพนธ์

Email : msn@kmutnb.ac.th

Created: 2559

Modified: 2560-06-13

Issued: 2560-03-10

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: ดพ DITT ท141น

tha

DegreeName: ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต

Level: ปริญญาเอก

Descipline: เทคโนโลยีสารสนเทศ

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B16041860.pdf	5.03 MB	14	2024-02-12 20:50:10

ใช้เวลา

0.020487 วินาที