intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Luận văn Thạc sĩ: Gán nhãn ảnh tự động sử dụng kết hợp nhiều nguồn thông tin

Chia sẻ: Nguyễn Văn H | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:73

46
lượt xem
6
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn được chia làm 3 chương : Chương 1/ Tổng quan về phương pháp gán nhãn tự động cho ảnh, chương này đưa ra hướng tiếp cận của bài toán phân loại và gán nhãn. Chương 2/ Thuật toán gán nhãn ảnh chỉ sử dụng các vector đặc trưng. Chương 3/ Thuật toán sử dụng kết hợp thông tin phụ trợ. Cuối cùng, phần kết luận tóm lược các kết quả đã đạt được và đề xuất các nghiên cứu trong tương lai.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ: Gán nhãn ảnh tự động sử dụng kết hợp nhiều nguồn thông tin

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> NGUYỄN THỊ DƢƠNG<br /> <br /> GÁN NHÃN ẢNH TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG KẾT HỢP<br /> NHIỀU NGUỒN THÔNG TIN<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG<br /> <br /> HÀ NỘI - 2017<br /> <br /> ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> NGUYỄN THỊ DƢƠNG<br /> <br /> GÁN NHÃN ẢNH TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG KẾT HỢP<br /> NHIỀU NGUỒN THÔNG TIN<br /> Ngành: Điện tử truyền thông<br /> Chuyên ngành:Kỹ thuật điện tử<br /> Mã số: 60530203<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐIỆN TỬ- VIỄN THÔNG<br /> <br /> NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. LÊ VŨ HÀ<br /> <br /> HÀ NỘI - 2017<br /> <br /> LỜI CẢM ƠN<br /> Đầu tiên tôi xin chân thành cảm ơn đến Ban Giám Hiệu và tập thể thầy<br /> cô trong khoa Điện Tử - Viễn Thông, Trƣờng Đại Học Công Nghệ , Đại Học<br /> Quốc Gia Hà Nội đã tổ chức giảng dạy và tạo môi trƣờng thuận lợi cho tôi<br /> đƣợc học tập và nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh vực Điện tử viễn thông.<br /> Xin chân thành cảm ơn các anh chị đồng nghiệp trong cơ quan công tác<br /> đã tạo điều kiện thuận lợi, đóng góp những ý kiến quý báu. Xin cảm ơn bạn<br /> bè đã chỉ bảo tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn này.<br /> Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy hƣớng dẫn khoa học TS.<br /> Lê Vũ Hà và TS. Nguyễn Hồng Thịnh đã tận tình hƣớng dẫn, chỉ bảo tôi<br /> trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn này.<br /> Cuối cùng, tôi xin biết ơn gia đình đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi<br /> yên tâm trong suốt thời gian học tập cũng nhƣ thời gian nghiên cứu và hoàn<br /> thành luận văn cao học.<br /> Nghiên cứu này đƣợc tài trợ bởi trung tâm nghiên cứu Châu Á, Đại học<br /> Quốc Gia Hà Nội trong đề tài mã số CA.15.10A<br /> Hà Nội, ngày 05 tháng 9 năm 2017<br /> Tác giả luận văn<br /> <br /> Nguyễn Thị Dƣơng<br /> <br /> LỜI CAM ĐOAN<br /> Tôi xin cam đoan những nội dung trong luận văn này là do tôi thực<br /> hiện dƣới sự hƣớng dẫn của TS. Lê Vũ Hà.<br /> Các số liệu, kết quả trình bày trong luận văn là trung thực. Những tƣ<br /> liệu đƣợc sử dụng trong luận văn có nguồn gốc và trích dẫn rõ ràng, đầy đủ.<br /> Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá tôi<br /> xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.<br /> Tác giả luận văn<br /> <br /> Nguyễn Thị Dƣơng<br /> <br /> MỤC LỤC<br /> PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1<br /> 1. Tính cấp thiết của luận văn ........................................................................... 1<br /> 2. Mục tiêu của luận văn ................................................................................... 2<br /> 3. Các đóng góp của luận văn ........................................................................... 2<br /> 4. Bố cục của luận văn ...................................................................................... 3<br /> Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP GÁN NHÃN TỰ ĐỘNG<br /> CHO ẢNH ......................................................................................................... 4<br /> 1.1. Tổng quan ................................................................................................... 4<br /> 1.2. Các nghiên cứu trong lĩnh vực gần đây ..................................................... 7<br /> 1.3. Bài toán phân loại và gán nhãn ảnh tự động .............................................. 8<br /> 1.4. Biểu diễn ảnh dƣới dạng các vector đặc trƣng (Low level features) ...... 10<br /> 1.4.1. Tại sao phải biểu diễn ảnh ....................................................................................10<br /> 1.4.2. Đặc trƣng của ảnh.....................................................................................................11<br /> 1.4.2.1. Đặc trƣng toàn cục ....................................................................... 12<br /> 1.4.2.2. Đặc trƣng cục bộ .......................................................................... 12<br /> 1.4.3. Các vector đặc trƣng................................................................................................12<br /> 1.4.3.1. Lƣợc đồ màu CH.......................................................................... 12<br /> 1.4.3.2. Đặc trƣng tƣơng quan màu CORR .............................................. 13<br /> 1.4.3.3. Lƣợc đồ hệ số góc EDH............................................................... 14<br /> 1.4.3.4. Cấu trúc sóng con WT ................................................................. 15<br /> 1.4.3.5. Mô-men màu CM55..................................................................... 16<br /> 1.4.3.6. Phƣơng pháp túi từ điển BOW .................................................... 16<br /> 1.5. Các nguồn thông tin phụ trợ..................................................................... 18<br /> 1.6. Phƣơng pháp huấn luyện dùng để phân loại và gán nhãn ........................ 20<br /> 1.6.1. Phƣơng pháp K - láng giềng gần nhất (K-Nearest Neighbors) ..............20<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2