การพัฒนาออนโทโลยีสำหรับธุรกิจขายภาพออนไลน์

Abstract

วัตถุประสงค์ที่จะพัฒนาออนโทโลยีสำหรับธุรกิจขายภาพออนไลน์ ซึ่งเป็นการสืบค้นรูปภาพเชิงความหมายให้ได้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งานและพัฒนาออนโทโลยีสำหรับการสืบค้นรูปภาพเชิงความหมายให้สอดคล้องกับวิธีการสืบค้นรูปภาพเชิงความหมาย โดยการสืบค้นรูปภาพบนเว็บไซต์ที่ใช้หลักการสืบค้นแบบใช้คำหลักจะไม่พิจารณาถึงความหมายของรูปภาพ ทำให้ไม่สามารถอธิบายข้อมูลที่ชี้เฉพาะรูปภาพได้ อาจทำให้ผู้ใช้ได้รับผลลัพธ์ที่มากจนเกินไป และไม่ถูกต้องตามความต้องการเท่าที่ควร โดยการแก้ปัญหาดังกล่าวสามารถทำได้โดยการใช้หลักการสืบค้นเชิงความหมาย จะทำให้ผลลัพธ์ที่ได้จากการสืบค้นมีความถูกต้องมากยิ่งขึ้น ซึ่งงานวิจัยนี้ได้ดำเนินการออกแบบโครงสร้างข้อมูลออนโทโลยีสำหรับอธิบายคุณลักษณะหรือความหมายของรูปภาพ แล้วจัดเก็บคำบรรยายให้อยู่ในรูปแบบของภาษา OWL หลังจากนั้นจึงออกแบบและพัฒนาออนโทโลยีสำหรับการสืบค้นรูปภาพเชิงความหมายขึ้นมา ในการพัฒนาออนโทโลยีสำหรับการสืบค้นรูปภาพเชิงความหมายครั้งนี้ มีการทดลองการค้นหารูปภาพจากฐานข้อมูลที่จัดเก็บให้อยู่ในรูปแบบของ OWL โดยทำการสืบค้นด้วยการใช้คำหลักที่แตกต่างกันเพื่อทดลองความแม่นยำ นอกจากนี้ได้ทำการตรวจความตรงเชิงเนื้อหาจากผู้ทรงคุณวุฒิจำนวน 5 คน ผลการประเมินได้ค่า IOC = 1 แสดงว่าองค์ความรู้ในการแยกประเภทของภาพมีคุณภาพ ซึ่งเนื้อหาดังกล่าวถูกแปลงเป็นออนโทโลยีด้วยโปรแกรม Protégé (Protégé Project, 2016) ผลการวัดประสิทธิภาพในการสืบค้นด้วยวิธี Recall เท่ากับ 0.85 และวิธี Precision เท่ากับ 0.82 ผลการทดลองที่ได้คือ ประสิทธิภาพความถูกต้องของระบบอยู่ที่ระดับระดับดีมาก และประสิทธิภาพความแม่นยำของระบบอยู่ที่ระดับระดับดี

This paper aims to develop ontology for semantic image searching to meet the needs of users and to comply with semantic image searching method. Searching images on the website using the search keywords will not take into consideration the meaning of the image, which is unable to describe the specific image and may provide users with too many results and not meet the user’s needs. The solution of this problem can be achieved through the use of semantic search to make the results of the search even more accurate. This research was conducted to design ontology for description or definition of the image, store narration in the form of OWL language, and then design and develop ontology based system for image search. For this research, ontology was developed as semantic technology for image search. The experiments for image search from the database, using keywords with different experimental precision, were conducted and stored results in the form of OWL. In addition, the content validity was examined by five qualified people. The result showed that IOC = 1, which means that knowledge can distinguish the type of image quality. This content was converted to an ontology using Protégé program. (Protégé Project, 2016) The performance in queries with Recall is 0.85 and Precision is 0.82. The result is an effective accuracy of the system is at a very good level. Precision performance of the system is at a good level.