Bài toán tìm kiếm ảnh đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Trong bài báo này, mộtphương pháp tìm kiếm ảnh dựa vào Ontology OBIR (Ontology-based Image Retrieval) được đề xuất nhằm xác định ngữ nghĩa cấp cao của hình ảnh. Ontology bán tự động được đề xuất xây dựng làm cơ sở tri thức cho tìm kiếm ảnh theo tiếp cận ngữ nghĩa, đồng thời câu truy vấn SPARQL được tự động tạo ra từ văn bản đầu vào hoặc từ lớp ngữ nghĩa của ảnh đầu vào, được xác định thông qua công cụ tìm kiếm học máy dựa trên đồ thị cụm láng giềng, để tìm kiếm trên Ontology này. Để minh chứng cho các lý thuyết đã đề xuất, chúng tôi tiến hành thực nghiệm trên bộ ảnh ImageCLEF (20.000 hình ảnh) và Stanford Dogs (20.580 hình ảnh). Kết quả thực nghiệm của phương pháp tìm kiếm ảnh dựa vào Ontology được so sánh với phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung, đồng thời được so sánh với các công trình khác cùng tập dữ liệu ảnh nhằm chứng minh tính hiệu quả và đúng đắn của các đề xuất trong bài báo.