Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 26 trang
Dung lượng: 6 MB

Giới thiệu nội dung

Nghiên cứu kỹ thuật Support Vector Machine và ứng dụng nhận dạng biển báo giao thông

Tác giả: Nguyễn Thanh Trung

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật này tập trung nghiên cứu về kỹ thuật Support Vector Machine (SVM) và ứng dụng của nó trong việc nhận dạng biển báo giao thông. Đề tài xuất phát từ nhu cầu nâng cao hiệu quả công việc nhờ công nghệ nhận dạng, đặc biệt là bài toán nhận dạng biển báo giao thông có ý nghĩa thực tế cao. Luận văn phân tích các khó khăn trong việc nhận dạng biển báo giao thông truyền thống do các yếu tố như hư hại, che khuất, góc nhìn. Để giải quyết vấn đề này, đề tài đề xuất sử dụng kỹ thuật SVM, một phương pháp học máy tiên tiến có cơ sở toán học chặt chẽ, đã đạt được nhiều kết quả tốt trong các bài toán nhận dạng khác.

Nội dung luận văn bao gồm các chương về tổng quan xử lý ảnh số, tổng quan các phương pháp phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông, ứng dụng SVM trong nhận dạng biển báo giao thông, và kết quả thử nghiệm. Đề tài nghiên cứu các phương pháp phát hiện dựa trên màu sắc, hình dạng, và máy học, cũng như các phương pháp nhận dạng bằng SVM, PCA, và Nơ-ron. Cụ thể, luận văn tập trung vào kỹ thuật SVM, mô tả lý thuyết, ý tưởng, các bước thực hiện, và hàm hạt nhân của nó. Luận văn cũng trình bày cấu trúc hệ thống nhận dạng biển báo giao thông với các giai đoạn thu thập cơ sở dữ liệu, phát hiện vùng chứa biển báo, và nhận dạng. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở ảnh tĩnh hoặc video với góc chụp không quá nghiêng và điều kiện ánh sáng bình thường.

Mục lục chi tiết:

  • MỞ ĐẦU
  • Chương 1. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ
    • 1.1. XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH
      • 1.1.1. Thế nào là ảnh số
      • 1.1.2. Các giai đoạn xử lý ảnh
      • 1.1.3. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
    • 1.2. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH SỐ
      • 1.2.1. Cải thiện ảnh
      • 1.2.2. Lọc không gian
      • 1.2.3. Lọc miền tần số
      • 1.2.4. Phục hồi ảnh – loại bỏ nhiễu
      • 1.2.5. Phân đoạn ảnh
      • 1.2.6. Xử lý hình thái học
  • Chương 2. TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG
    • 2.1. GIỚI THIỆU BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ VIỆT NAM
      • 2.1.1. Biển báo cấm
      • 2.1.2. Biển báo nguy hiểm
      • 2.1.3. Biển báo hiệu lệnh
      • 2.1.4. Biển chỉ dẫn
      • 2.1.5. Biển phụ
      • 2.1.6. Vạch kẻ đường
    • 2.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG
      • 2.2.1. Phương pháp phát hiện dựa trên màu sắc
      • 2.2.2. Phương pháp phát hiện dựa trên hình dạng
      • 2.2.3. Phương pháp phát hiện dựa trên máy học
    • 2.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG
      • 2.3.1. Phương pháp nhận dạng bằng SVM
      • 2.3.2. Phương pháp nhận dạng PCA
      • 2.3.3. Phương pháp nhận dạng bằng Nơ-ron
    • 2.4. KỸ THUẬT HỌC CÓ GIÁM SÁT SUPPORT VECTOR MACHINE
      • 2.4.1. Giới thiệu
      • 2.4.2. Ý tưởng của phương pháp
      • 2.4.3. Các bước chính của phương pháp
      • 2.4.4. Cơ sở lý thuyết
      • 2.4.5. Hàm hạt nhân
    • 2.5. MỘT SỐ CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI VÀ KẾT QUẢ
      • 2.5.1. Lịch sử nghiên cứu
      • 2.5.2. Các công trình nghiên cứu
  • Chương 3. NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG SỬ DỤNG SVM
    • 3.1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
    • 3.2. THU THẬP CƠ SỞ DỮ LIỆU
      • 3.2.1. Ảnh biển báo giao thông
      • 3.2.2. Ảnh không chứa biển báo giao thông
  • Chương 4. Kết quả thử nghiệm và nhận xét
  • Kết luận và hướng phát triển