Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các phương pháp xử lý ảnh trong lĩnh vực cơ điện tử, đặc biệt là trong nhận diện đối tượng (Object Recognition). Nó bao gồm các khái niệm cơ bản, các phương pháp tiếp cận khác nhau, và phân tích hiệu suất của chúng.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, nghiên cứu sinh, kỹ sư trong lĩnh vực cơ điện tử, xử lý ảnh và machine vision.
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này trình bày chi tiết về các kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng trong nhận diện đối tượng, một lĩnh vực quan trọng của machine vision. Các phương pháp được đề cập bao gồm: (1) Pattern Matching: Kỹ thuật so khớp mẫu, đôi khi được gọi là template matching, thường được sử dụng vì tính đơn giản. (2) Feature-based Methods: Phương pháp dựa trên đặc trưng, bao gồm các bước Feature Detectors, Feature Descriptors, và Feature Matching. Tài liệu cũng đi sâu vào các loại Feature Detectors như Forstner-Harris và Adaptive non-maximal suppression (ANMS), cũng như các khái niệm về Scale invariance và Rotational invariance. (3) Artificial Neural Networks: Mạng nơ-ron nhân tạo, đặc biệt là Convolutional Neural Networks (CNN), được trình bày chi tiết về cấu trúc, nguyên lý hoạt động, và các lớp (layers) khác nhau như Convolutional Layer, Pooling Layer, và Fully-Connected Layer. Các khái niệm như Activation Function, Stride, Padding, và các kiến trúc mạng phổ biến như LeNet, AlexNet, ZFNet, và Inception-v4 cũng được đề cập. Cuối cùng, tài liệu cũng phân tích hiệu suất của các thuật toán nhận diện đối tượng dựa trên các tiêu chí như Invariances and Robustness, Complexity, và Reliability and Accuracy.