Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 14 trang
Dung lượng: 375 KB

Giới thiệu nội dung

Kết hợp so khớp spatial pyramid và máy véctơ hỗ trợ SVM trong nhận dạng khung cảnh tự nhiên

Tác giả: Nguyễn Thị Ngọc Hà

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu: Luận văn tập trung vào bài toán nhận dạng khung cảnh tự nhiên, một lĩnh vực quan trọng trong thị giác máy tính và ứng dụng học máy. Nghiên cứu đề xuất phương pháp kết hợp giữa so khớp phân cấp không gian (Spatial Pyramid Matching – SPM) và máy véctơ hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM) để nâng cao hiệu quả nhận dạng. Phương pháp SPM giúp biểu diễn ảnh một cách hiệu quả thông qua việc phân chia ảnh thành các vùng con và thống kê đặc trưng cục bộ, khắc phục nhược điểm của các phương pháp trước đó là bỏ qua thông tin không gian. SVM, một thuật toán học máy mạnh mẽ, được sử dụng để phân loại các đặc trưng đã được trích xuất và biểu diễn bởi SPM. Luận văn cũng đi sâu vào các thuật toán trích chọn đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) và so sánh hiệu quả của phương pháp đề xuất với các phương pháp khác, cho thấy kết quả phân loại cao hơn, đặc biệt trên tập dữ liệu MIT scenes.

Mục lục chi tiết:

  • Chương 1: Tổng quan
  • Chương 2: Cơ sở lý thuyết (Trích chọn đặc trưng SIFT, So khớp không gian phân cấp – SPM)
  • Chương 3: Kết hợp SPM và SVM để nhận dạng
  • Phần kết luận và kiến nghị