TAILIEUCHUNG - Một phương pháp phát hiện đối tượng ứng dụng trong hệ thống tự động bám mục tiêu

Bài viết Một phương pháp phát hiện đối tượng ứng dụng trong hệ thống tự động bám mục tiêu đề xuất một phương pháp dựa trên kỹ thuật xử lý ảnh và các thuật toán máy học để phát hiện các mục tiêu quân sự. Phương pháp đề xuất dựa trên các đặc trưng hình dạng và màu sắc để tìm đối tượng trong ảnh cảnh được chụp từ một camera. | Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 9-10/7/2015 DOI: MỘT PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG BÁM MỤC TIÊU Nguyễn Văn Hùng1, Nguyễn Văn Xuất2, Lê Mạnh Cường3 1 2 Viện Vũ khí, Tổng cục Công nghiệp Quốc phòng, Bộ Quốc phòng Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Bộ Quốc phòng 3 Trung tâm 80, Cục Tác chiến Điện tử, Bộ Quốc phòng hungitd@, xuatnguyenvan@, lemanhcuong76@ TÓM TẮT - Phát hiện đối tượng là một thành phần rất quan trọng trong các hệ thống tự động giám sát và bám mục tiêu. Bài báo này đề xuất một phương pháp dựa trên kỹ thuật xử lý ảnh và các thuật toán máy học để phát hiện các mục tiêu quân sự. Phương pháp đề xuất dựa trên các đặc trưng hình dạng và màu sắc để tìm đối tượng trong ảnh cảnh được chụp từ một camera. Trong phương pháp của chúng tôi, ảnh đầu vào trước tiên được phân thành các vùng nhỏ đồng màu sử dụng thuật toán dựa vào lý thuyết đồ thị. Sau đó, các vùng có khả năng thuộc về đối tượng thấp sẽ được loại bỏ bằng việc sử dụng các thông tin về màu sắc. Cuối cùng, đối tượng cần tìm được xác định từ một tập các vùng đồng màu kết nối với nhau, sử dụng một mô hình xác suất với các đặc trưng hình dạng và màu sắc. Đặc trưng hình dạng của một vùng ảnh được biểu diễn bằng các bộ đặc tả hình dạng (shape contexts). Các bộ đặc tả về hình dạng là bất biến với sự méo hình cục bộ, sự dịch chuyển và xoay. Phương pháp đề xuất được đánh giá trên các tập dữ liệu lớn khác nhau. Mỗi tập dữ liệu bao gồm các ảnh của một kiểu đối tượng được thu thập từ các cảnh khác nhau dưới các điều kiện ánh sáng khác nhau. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra tính hiệu quả của phương pháp đề xuất. Từ khóa - Phân vùng ảnh; dò đối tượng; đặc trưng màu, đặc trưng hình dạng, mô hình xác suất. I. GIỚI THIỆU Phát hiện đối tượng tự động có vai trò quan trọng trong các hệ thống trinh sát phát hiện mục tiêu, các hệ .

• Đồ họa - Thiết kế - Flash
• Hệ thống tự động bám mục tiêu
• Kỹ thuật xử lý ảnh
• Phân vùng ảnh
• Dò đối tượng
• Đặc trưng màu
• Đặc trưng hình dạng
• Luận án tiến sĩ Kỹ thuật
• Kỹ thuật điều khiển
• Tự động hóa
• Phương tiện cơ động
• Hệ thống tự động bám sát
• Luận án Tiến sĩ
• Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Hệ thống bám quang điện tử
• Điều khiển phi tuyến bất định
• Điều khiển tên lửa thế hệ mới
• Hệ thống điều khiển tên lửa phòng không
• Biểu đồ gradient
• Đặc trưng moment Hu
• Nhận dạng tự động hoa cảnh Việt Nam
• Phân cụm Kmeans
• Đặc trưng hình dạng bông hoa
• Bài giảng Xử lý ảnh
• Xử lý ảnh
• Trích chọn đặc trưng trong ảnh
• Đặc trưng về màu sắc
• Đặc trưng về kết cấu ảnh
• Đặc trưng về hình dạng
• Đặc trưng Dense Sift
• Thuật toán Local naive bayes nearest neighbor
• Local naive bayes nearest neighbor
• Nhận dạng mặt người
• Đặc trưng Haar Like
• Thuật toán AdaBoost
• Mô hình phân tầng Cascade
• Tái nhận dạng phương tiện giao thông
• Đặc trưng học sâu
• Kết hợp đặc trưng học sâu
• Bộ dữ liệu VeRi 776
• Mô hình học sâu Vcolor
• Hình ảnh đám mây trên mặt đất
• Nhận dạng hình ảnh đám mây
• Nhận dạng pattern
• Phân loại đám mây
• Tích hợp dữ liệu
• Tái nhận dạng nhân vật
• Hệ thống giám sát
• Mô hình tái nhận dạng nhân vật
• Phương pháp rút trích đặc trưng
• Bộ dữ liệu Airport
• Bộ đặc tả nhân vật
• Đặc trưng cục bộ
• Nhận dạng chữ quang học
• Tài liệu văn bản
• Kĩ thuật tăng cường mô hình hình ảnh
• Thực tế tăng cường
• Ma trận camera
• Đặc điểm dòng chảy
• Đặc tính nối tiếp của dòng chảy
• Dòng chảy qua tràn piano
• Đặc trưng thủy động học dòng chảy
• Mô hình toán 3D
• trích chọn dấu hiệu của ảnh
• luận văn
• thiết kế hệ thống
• lập trình hệ thống
• ứng dụng công nghệ thông tin
• Kinh tế lượng
• Nhập môn Kinh tế lượng
• Ứng dụng kinh tế lượng
• Lựa chọn dạng hàm số
• Kiểm định đặc trưng mô hình
• Hàm logarit
• Nhận dạng mẫu hình ảnh
• Hình ảnh sử dụng mô men HU
• Nhận dạng cây
• Phát hiện dáng đi bệnh lý
• Nhận dạng khuôn mặt
• Bayes thơ ngây với láng giềng
• Mô hình phân tầng cascade (CBC)
• Scale invariant feature transform SIFT
• Mạng nhân chập học sâu
• Tiền xử lý
• Căn chỉnh khuôn mặt
• Phát hiện khuôn mặt
• Trích chọn đặc trưng
• Dữ liệu mẫu khuôn mặt
• Nhận dạng tiếng nói
• các dạng đặc trưng tiếng nói
• mô hình Markov ẩn
• xử lý tiếng nói
• lý thuyết nhận dạng tiếng nói
• luận văn thạc sĩ
• Nhận dạng ký tự
• Bài toán nhận dạng ký tự trên container
• Phân tách các ký tự trên container
• Rút trích đặc trưng ảnh
• Nhận dạng dựa trên máy phân lớp SVM
• Quy ước số hiệu container
• Báo cáo nghiên cứu khoa học
• Nghiên cứu khoa học
• Nhận dạng vân lòng bàn tay
• Bài toán nhận dạng vân lòng bàn tay
• Mô hình nhận dạng vân lòng bàn tay
• Kiến trúc cảnh quan
• Định hướng phát triển tuyến phố
• Dạng tuyến phố thương mại
• Dạng tuyến phố dịch vụ
• Tuyến phố thương mại dịch vụ điển hình
• Đối sánh ảnh
• Phương pháp đối sánh ảnh
• Bài toán đối sánh ảnh
• Nhận dạng ảnh
• Phương pháp trích chọn
• Điểm đặc trưng
• Không gian đặc trưng
• Điều khiển tự động bằng hình ảnh
• ngữ pháp tiếng Việt
• Nhận dạng các tư thế con người
• Dữ liệu ảnh của cảm biến độ sâu
• Các bước tái tạo tư thế con người
• Mô hình 3D sử dụng điểm khớp
• Tái tạo tư thế trên mô hình 3D
• Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Kỹ thuật đối sánh hình dạng
• Đường bao đối tượng
• Ứớc lượng khoảng cách
• Tạp chí Khoa học
• Mô hình xuất hiện hoạt động
• Nhận dạng cảm xúc
• Nhận dạng biểu cảm của khuôn mặt
• Phân tích khuôn mặt
• Luận văn Thạc sĩ Sư phạm Toán
• Phương pháp dạy học môn Toán
• Phương pháp dạy học tích cực
• Hình thức tổ chức dạy học khám phá
• Đặc trưng của dạy học khám phá
• Dạy học theo chủ đề Tam giác đồng dạng
• Mô hình định lượng
• Xây dựng mô hình định lượng
• Mô hình định lượng về phân vùng cảnh quan
• Phân vùng cảnh quan
• Quá trình phân vùng cảnh quan