Views
7 months ago

Bao cao

6 1.2. Ứng dụng

6 1.2. Ứng dụng thực tiễn của đề tài Bài toán nhận diện vật thể (Object Recognition) hiện được áp dụng rất nhiều vào đời sống thực tế. Một số ứng dụng nổi bật có thể kể đến là: Xe tự lái: Hệ thống xe không cần tài xế, tự lái xe an toàn đến điểm đích và có thể tránh vật cản bằng cách nhận diện. Nhận diện khuôn mặt: Nhận diện khuôn mặt và tên người dựa trên khuôn mặt, phục vụ cho việc giúp đỡ người khiếm thị. Theo dõi đối tượng trong đám đông: Theo dõi đi chuyển của đối tượng trong đám đông, phục vụ cho an ninh quốc phòng. Nhận diện biển số xe: Chụp hình và nhận diện biển số xe, phục vụ cho an ninh quốc phòng. Camera giám sát: Nhận diện người và các đối tượng lạ và thông báo đến gia chủ. Hình 3. Xe tự lái ứng dụng thị giác máy tính 1.3. Mục tiêu đề tài Xây dựng và mô hình hóa bài toán nhận diện người chuyển động qua video, camera. Hệ thống phải nhận diện và khoanh vùng đối tượng, đếm số lượng đối tượng hiện có, thể hiện hướng di chuyển hiện tại của đối tượng với độ chính xác cao.

7 CHƯƠNG 2 – MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO (ANN) 2.1. Giới thiệu về ANN Artificial Neural Network (ANN) là một mô hình tính toán được mô phỏng theo quá trình xử lý thông tin của não bộ con người. Có những bài toán tuy không khó nhưng nó lại không thể được giải quyết bằng thuật toán. Nhờ việc đưa ra mô hình tính toán ANN, ta có thể kỳ vọng vào việc giải những bài toán đó một cách dễ dàng nhưng cách mà não ta xử lý bài toán. ANN ngày nay được ứng dụng rất nhiều trong cách khía cạnh khác nhau của trí tuệ nhân tạo như xử lý hình ảnh (Image processing), xử lý âm thanh (Sound processing), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing), … ANN được phân thành 2 loại, mỗi loại tối ưu cho một tập các bài toán nhất định: Feed-forward Neural Network: Thông tin truyền đi trong mạng Feedforward Neural Network chỉ truyền đi qua một chiều. Mạng này thường được sử dụng trong các bài toán nhận diện khuôn mẫu. Recurrent Neural Network (RNN): Thông tin truyền đi trong mạng Recurrent Neural Network có thể được truyền đi theo 2 chiều qua lại dựa vào cơ chế lặp. Thường được ứng dụng giải quyết các bài toán có dữ liệu được thể hiện theo thời gian và có sự liên quan với nhau theo thời gian. Mạng RNN có thể rất tối ưu cho một số bài toán nhưng cấu trúc của nó rất phức tạp. Trong phạm vi bài tập lớn này ta chỉ nói về Feed-forward Neural Network. 2.2. Cấu trúc của ANN ANN được cấu thành từ các tầng, trong mỗi tầng lại bao hàm một số lượng nơron nhất định. Về cơ bản có 3 lớp tầng cấu thành ANN như sau:

Bao cao ve buon ban PN&TE- Den.qxd - HumanTrafficking.org
Bao cao thuong nien nam 2012 PHR - Vietstock
HVG - Bao cao thuong nien 2012.pdf - Vietstock
VFMVF1 - Bao cao thuong nien 2012.pdf - Vietstock
Phần 1 - VN.NET
Nêu cao giá trị của chúng ta Sự quan tâm • Làm việc theo ... - Colgate
Nhà Tiêu Sinh Thái [PDF: 2.00MB] - EcoSanRes
Phần 1 - VN.NET
Download - Đại học FPT
Mô hình vật lý .pdf - Khoa Kỹ thuật Biển
MỘT SỐ Ý KIẾN VỀ CÔNG TÁC ĐÀO TẠO, QUẢN LÝ ĐÀO TẠO HỆ ĐẠI HỌC, CAO ...
Phần 1 - VN.NET
1. Giới Thiệu Giám Hộ và Tín Nhân Công - Public Guardian and ...
Phát triển Kế hoạch Thị trường Tổng thể về Kế hoạch hóa Gia ... - Path
Me Kong.qxp - Mekong Program on Water Environment and ...
nhiệt độ - Mientayvn.com
Trọn bộ - VN.NET
THEO DÕI NGHÈO ĐÔ THỊ
Phần 1 - VN.NET
Tín Quỹ của Con Quý Vị - Public Guardian and Trustee of British ...