Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 78 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Ứng Dụng SIFT Tách Đặc Trưng Chuyển Động Và Nhận Dạng Ký Tự Trên Lốp (Vỏ) Xe

Tác giả: Mai Nhật Tân

Lĩnh vực: Hệ Thống Thông Tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc ứng dụng thuật toán SIFT (Scale-Invarian Feature Transform) để trích xuất đặc trưng chuyển động và nhận dạng ký tự trên lốp xe. Nghiên cứu nhằm mục đích phục vụ cho các nhà máy sản xuất xe, hỗ trợ việc phát hiện chuyển động của lốp xe, cắt lốp xe ra khỏi khung hình, và trích xuất các ký tự trên đó. Mục tiêu là đẩy nhanh quá trình kiểm tra và theo dõi xe. Luận văn đề cập đến các phương pháp phát hiện và mô tả đặc trưng ảnh, các loại đặc trưng ảnh (toàn cục và cục bộ), tính bất biến với tỷ lệ và biến đổi Affine. Đồng thời, nghiên cứu cũng trình bày các thuật toán phát hiện đặc trưng như Moravec và Harris, cũng như phương pháp nhận dạng ký tự bằng SVM (Support Vector Machine). Các kết quả thực nghiệm và đánh giá mô hình cũng được đề cập.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Danh mục hình
  • Danh mục bảng
  • Danh mục cụm từ viết tắt
  • Mở đầu
    • Giới thiệu
    • Mục tiêu đề tài
    • Phương pháp
    • Bố cục báo cáo
  • Chương 1: Tổng quan về đề tài
    • Phát hiện và mô tả đặc trưng ảnh
      • Các loại đặc trưng ảnh
        • Đặc trưng toàn cục và cục bộ
        • Đặc điểm của phát hiện đặc trưng
        • Bất biến với tỷ lệ và biến đổi Affine
      • Phát hiện đặc trưng ảnh
        • Phát hiện đơn tỉ lệ
          • Phát hiện của Moravec
          • Phát hiện Harris
  • Chương 2: Phân tích, nghiên cứu đề tài
    • Đối sánh ảnh dựa trên đặc trưng SIFT
      • Giới thiệu về đối sánh ảnh
      • Các phương pháp đối sánh ảnh
      • Đối sánh ảnh dựa trên đặc trưng SIFT
        • Trích chọn đặc trưng SIFT
        • Đối sánh SIFT
    • Nhận dạng ký tự bằng SVM (Support Vector Machine)
      • Cách hoạt động của SVM
      • Margin trong SVM
  • Chương 3: Kết quả thực nghiệm
    • Môi trường thực nghiệm
      • Cấu hình phần cứng
      • Môi trường cài đặt
      • Thư viện OpenCV
    • Trích chọn đặc trưng SIFT
      • Bước 1: Đọc ảnh
      • Bước 2: Phát hiện và tính toán mô tả điểm đặc trưng
      • Bước 3: Nối các điểm Keypoint đặc trưng tương ứng
    • Nhận dạng ký tự trên lốp xe
      • Xây dựng tập dữ liệu hình ảnh ký tự
      • Huấn luyện và kiểm tra bằng SVM
  • Kết luận
  • Danh mục tài liệu tham khảo