TAILIEUCHUNG - Giáo trình Nhận dạng và xử lý ảnh: Phần 2 - TS. Hoàng Văn Dũng

Nội dung giáo trình gồm 7 chương lần lượt trình bày những kiến thức nhập môn về xử lý ảnh, các phương pháp nâng cao trong phân tích, nhận dạng mẫu, kỹ thuật học sâu như: các phép biến đổi, điều chỉnh nâng cao chất lượng ảnh; biến đổi ảnh màu, ảnh đa mức xám, toán tử tích chập, các bộ lọc ảnh và phép biến đổi không gian ảnh, biến đổi hình thái học ứng dụng trong phân tích vùng ảnh, trích biên đối tượng; phương pháp phân đoạn ảnh theo phân ngưỡng thủ công, phân ngưỡng tự động; . Mời các bạn cùng tham khảo nội dung phần 2 sau đây! | CHƯƠNG 5. ĐẶC TRƯNG NÂNG CAO VÀ SO KHỚP ẢNH Biểu diễn dữ liệu ở mức thấp như xử lý trực tiếp trên điểm ảnh thường cho độ chính xác thấp. Vì vậy nhằm nâng cao hiệu quả của các hệ thống nhận dạng các nhà nghiên cứu chú trọng tìm đề xuất giải pháp trích chọn đặc trưng mức cao có độ phức tạp lớn để có thể làm nổi bật đặc trưng đối tượng trong ảnh. Chương 5 tập trung giới thiệu các phương pháp mô tả đặc trưng nâng cao như SIFT SURF HOG Haar-like feature và các phương pháp so khớp ảnh lọc nhiễu. . Giới thiệu chung Trong lĩnh vực xử lý ảnh có rất nhiều bài toán liên quan đến so khớp ảnh như nhận dạng đối tượng ước lượng chuyển động vật thể motion estimation xây dựng mô hình 3D 3D reconstruction và theo vết chuyển động motion tracking . Nhiệm vụ của so khớp ảnh matching là so sánh sự tương đồng giữa mẫu ảnh với một ảnh khác để phát hiện ra vị trí tương ứng của vật thể. Hai ảnh này có thể chụp liên tục hoặc bất kỳ lúc nào bất kỳ vị trí nào miễn sao có mẫu chung trong hai ảnh. Trong thực tế phát hiện các đối tượng tương ứng giữa hai ảnh đặt ra thách thức lớn vì mỗi ảnh chụp ở mỗi vị trí góc chụp khác nhau có độ nghiêng góc lệch độ biến dạng khác nhau. Phần này trình bày một số phương pháp mô tả đặc trưng và so khớp ảnh được ứng dụng nhiều hiện nay. . Mô tả đặc trưng SIFT . Đặc trưng SIFT Phương pháp mô tả đặc trưng SIFT Scale-invariant feature transform được đề xuất bởi David Lowe 29 lần đầu tiên trình bày tại hội thảo quốc tế về thị giác máy tính vào năm 1999. Sau đó phương pháp SIFT được hoàn thiện và xuất bản tại tạp chí quốc tế về thị giác máy tính năm 2004 25 . SIFT hoạt động rất hiệu quả trong các trường hợp ảnh bị biến dạng co giãn quay ảnh góc nhìn khác nhau. SIFT là một trong những phương pháp nổi tiếng trong lĩnh vực nhận dạng so khớp ảnh và được dùng khá phổ biến. Hiện nay kỹ thuật SIFT đã được đăng kí bản quyền bởi tác giả David Lowe hoàn toàn miễn phí khi sử dụng cho mục đích nghiên cứu học tập tuy nhiên nếu sử dụng cho mục đích thương mại thì phải .

• Thủ thuật máy tính
• Giáo trình Nhận dạng và xử lý ảnh
• Nhận dạng và xử lý ảnh
• Kỹ thuật trích chọn đặc trưng cạnh
• Kỹ thuật Boosting
• Mạng neural tích chập
• Nhận dạng kí tự
• Trích xuất vùng kí tự
• Nhận dạng ký tự quang học
• Thuật toán mạng neural tích chập
• Tiểu luận môn Hệ thống thông tin
• Hệ thống thông tin
• Nhận dạng hoa quả
• Kiến trúc mạng Couvolutional Neural Netwok
• Lựa chọn hệ số lượng tử
• Bộ nén H265/ HEVC
• Đặc trưng thị giác
• Kiến trúc mạng Resnext 50
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Bài toán nhận dạng biển số xe
• Biển số xe
• Đếm số người
• Mạng học sâu
• Mạng tích chập
• Convolutional neural network
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Nhận dạng biển số xe
• Mạng convolution tích chập
• Mô hình CNNs
• Phân lớp ảnh
• Hệ thống nhận dạng biển số xe tự động
• Bài giảng Học sâu và ứng dụng
• Học sâu và ứng dụng
• Conv Neural Networks
• Lớp tích chập
• Lớp gộp max pooling
• Chẩn đoán hư hỏng động cơ điện
• Mạng nơ ron tích chập
• Ảnh phổ 2D
• Động cơ cảm ứng
• Biểu cảm khuôn mặt
• Phân lớp đối tượng
• Support Vector Machine
• Bộ dữ liệu FER
• Hệ thống nhận diện khuôn mặt
• Mô hình Facenet
• Hệ thống điểm danh sinh viên
• Hệ thống quản lý sinh viên
• Nhận dạng khuôn mặt người
• Phương pháp sinh trắc học
• Kiến trúc CNN
• Hiệu chỉnh Gamma