Luận án: Phát Triển Một Số Phương Pháp Phân Loại Ảnh Với Số Lượng Lớp Lớn

Phát triển một số phương pháp phân loại ảnh với số lượng lớp lớn

Tác giả: Mai Tiến Dũng

Lĩnh vực: Khoa học Máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung nghiên cứu và phát triển các thuật toán hiệu quả cho bài toán phân loại ảnh với số lượng lớp lớn. Các phương pháp đề xuất nhằm giải quyết những thách thức về độ chính xác, chi phí tính toán và khả năng ứng dụng thực tiễn.

Luận án bao gồm hai hướng tiếp cận chính: phân loại dựa trên cấu trúc cây phân cấp và phân loại dựa trên các bộ phân lớp tiềm ẩn. Các phương pháp này được thiết kế để nâng cao hiệu quả phân loại, giảm chi phí tính toán, đồng thời duy trì hoặc cải thiện độ chính xác.

Nghiên cứu đã phát triển các phương pháp xây dựng cây phân cấp cân bằng dựa trên tất cả các ảnh và ảnh trung bình, cũng như dựa trên sự tương đồng giữa các lớp. Bên cạnh đó, luận án còn đề xuất phương pháp duyệt cây dựa trên thông tin các nút để cải thiện độ chính xác phân loại.

Đối với hướng tiếp cận phân loại dựa trên bộ phân lớp tiềm ẩn, luận án giới thiệu một kỹ thuật mới dựa trên xấp xỉ ma trận bậc thấp, cho phép điều chỉnh số lượng bộ phân lớp để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Tổng quan
• Chương 2: Cơ sở lý thuyết
• Chương 3: Phân loại dựa trên cấu trúc cây phân cấp
• Chương 4: Phân loại dựa trên bộ phân lớp tiềm ẩn
• Chương 5: Kết luận và hướng phát triển