Nội dung Chương 1 "Logic, tập hợp, ánh xạ, số phức" cung cấp những kiến thức như: Mệnh đề và trị chân lý; Các phép toán mệnh đề; Công thức mệnh đề; Một số công thức hằng đúng; Logic vị từ;...Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Đại số A1: Chương 4 cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Định nghĩa; Nhân và ảnh của ánh xạ tuyến tính; Ma trận biểu diễn ánh xạ tuyến tính. Mời các bạn cùng tham khảo!

Trong đề tài này, tác giả đề xuất kernel mới, đặt tên là Hierarchical Spatial Matching Kernel (HSMK) và áp dụng cho bài toán phân loại ảnh. HSMK là mô hình cải tiến từ mô hình Spatial Pyramid Maching (SPM), nhưng thay vì sử dụng mô hình Bag-of-Feature (BoF) để mô hình cho các vùng con (subregions), HSMK sử dụng mô hình thô mịn (coarse to fine – C2F) cho các vùng con mà được hiện thực hóa bằng phương pháp multiresolution (tạm dịch nhiều loại phân giải),... Mời các bạn cùng tham khảo.

Mục tiêu chính của luận văn là tìm hiểu về bài toán phân loại hình ảnh trong CV và cách thực hiện bằng mạng CNN cho hai ứng dụng (bài toán nhận dạng chữ viết tay và bài toán giải mã Capcha). Mời các bạn tham khảo!

Nội dung của tiểu luận này nhằm tìm hiểu các kỹ thuật xử lý và phân loại ảnh hoa đang hiện hành; xây dựng hệ thống nhận dạng ảnh hoa; trình bày thuộc tính được sử dụng để nhận dạng nhãn và kỹ thuật để trích rút các thuộc tính đó...

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xây dựng được bản đồ biến động diện tích rừng và phân tích được nguyên nhân gây ra sự biến động tại xã Hồng Bắc, huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế giai đoạn 2010 – 2015 và 2015-2019 từ đó đề xuất các giải pháp quản lý và bảo vệ rừng được tốt hơn.

Luận văn nghiên cứu về các vấn đề lý thuyết phục vụ cho quá trình nhận dạng tự động captcha bằng mô hình CNN như: Các vấn đề tiền xử lý, co giãn, làm mờ ảnh. Các lý thuyết tiền đề của CNN như phép tính tích chập cơ sở ứng dụng và lý thuyết về mô hình CNN. Bên cạnh đó tìm hiểu về định hướng áp dụng các lý thuyết vào quy trình nhận dạng tự động captcha.

Mục đích nghiên cứu đề tài "Phát triển một số phương pháp phân loại ảnh với số lượng lớp lớn" nhằm Nghiên cứu và phát triển các phương pháp phân lớp với số lượng lớp lớn hiệu quả về chi phí thực hiện phân lớp và đạt được độ chính xác phân lớp cao.

Bài giảng Toán học sơ cấp: Phần 3 sau khi học xong chương này người học sinh viên nắm được các phần lý thuyết chung: Tập hợp, ánh xạ và phép đếm. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng "Toán rời rạc và lý thuyết đồ thị - Bài 2: Phép đếm" cung cấp cho người học các kiến thức về lý thuyết tập hợp và ánh xạ bao gồm: Định nghĩa tập hợp, các phép toán tập hợp, khái niệm ánh xạ, phân loại ánh xạ,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn nhằm đưa ra giải pháp giảm nhiễu nâng cao độ chính xác công tác phân loại ảnh khu vực có độ phủ hỗn hợp dựa theo giá trị phổ và tỷ lệ các thành phần đất- nước thực vật trong một điểm ảnh.

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Kĩ thuật máy tính: Phân loại ảnh MRI u não trình bày tổng quan, cơ sở lý thuyết và các thuật toán về xử lý ảnh; xây dựng chương trình phân loại ảnh MRI não; thực nghiệm và đánh giá kết quả. Hi vọng tài liệu sẽ giúp ích cho các bạn trong quá trình học tập cũng như nghiên cứu của mình.

Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 2 trình bày một số vấn đề về xử lý cơ bản trên miền không gian. Các nội dung chính trong chương này gồm có: Phân loại và các định dạng ảnh; lân cận, tính liên thông, vùng và biên; OpenCV - Ví dụ đầu tiên; các toán tử; histogram và các xử lý. Mời các bạn cùng tham khảo.

Nội dung "Bài giảng Chương 4: Tìm kiếm DL ĐPT (Phần 2 - Nguyễn Thị Oanh)" tập trung vào những kiến thức cơ bản nhất về tổng quan ảnh và lưu trữ, biểu diễn ảnh, trích chọn đặc trưng, đánh chỉ mục và đối sánh ảnh.

Bài thuyết trình Báo cáo Viễn thám 1: Tình huống 4 - Ảnh hàng không trình bày khái niệm cơ bản về màu; các loại ảnh hàng không; đặc điểm của ảnh hàng không. Mời các bạn tham khảo bài báo cáo để nắm bắt nội dung chi tiết. Tài liệu hữu ích với những bạn chuyên ngành Điện tử viễn thông và những ngành có liên quan.

Bài giảng Địa tin học - Phân loại ảnh: Quy trình phân loại và phân loại giám định giúp người học nắm được khái niệm phân loại ảnh và quy trình phân loại và phân loại giám định. Hy vọng đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho bạn.

Bài giảng Địa tin học - Phân loại ảnh b: Phi giám định và ma trận đánh giá sai số trình bày về phân loại phi giám định và ma trận đánh giá sai số phân loại. Hy vọng đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho bạn. Chúc bạn học tốt.

. Một khẳng định hoặc đúng hoặc sai, không thể vừa đúng vừa sai gọi là một mệnh đề. . Một mệnh đề còn phụ thuộc vào những giá trị của biến số gọi là mênh đề chứa biến. Mệnh đề chứa biến x kí hiệu là: P(x). . Mệnh đề “ không phải P” là mệnh đề phủ định của mệnh đề P và kí hiệu là . . Mệnh đề “ Nếu P thì Q” được gọi là mệnh đề kéo theo và kí hiệu là: . Mệnh đề chỉ sai khi P đúng và Q sai....

Picasa 3.5 sẽ quét tất cả ảnh trong bộ sưu tập của bạn, nhận diện từng gương mặt giống nhau trên ảnh và sắp xếp chúng vào một nhóm (tag), đồng thời hỗ trợ gán tag cho ảnh rất dễ dàng để bạn thuận tiện trong việc quản lý ảnh. Bên cạnh đó, một số tính năng khác của Picasa 3.5 cũng được tối ưu như: kéo thả để xác định vị trí muốn đặt bức ảnh trên bản đồ vệ tinh Google Earth theo nhu cầu; nhập khẩu, upload và chia sẻ ảnh với mọi người; gán tag cho ảnh...