Tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa là một bài toán nhận được nhiều sự quan tâm và có nhiều phương pháp được công bố trong thời gian gần đây. Bài báo đề xuất một mô hình kết hợp giữa phân lớp KNN (K- nearest neighbor) với Ontology trong tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa. Trong mô hình này hệ thống trích xuất đặc trưng của ảnh đầu vào và so sánh với các vec-tơ đặc trưng trong cơ sở dữ liệu, từ đó sử dụng thuật toán phân lớp KNN để xác định lớp của ảnh đầu vào. Sau đó, câu lệnh SPARQL được tự động tạo ra từ các từ vựng phân lớp để truy vấn trên ontology và truy xuất tập ảnh tương tự về ngữ nghĩa. Khung ontology kế thừa trước đó được bổ sung dữ liệu với bộ ảnh CIFAR-10 (60.000 ảnh), Caltech-101 (9.145 ảnh). Kết quả thực nghiệm trên hai bộ ảnh này được so sánh với một số công trình gần đây trên cùng bộ dữ liệu cho thấy tính hiệu quả và đúng đắn của phương pháp đã được đề xuất.