- 1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Nghiên cứu phương pháp nhận diện cơ thể người trong ảnh số Tác giả luận văn: Nguyễn Thế Mạnh Khóa: 2014B Người hướng dẫn: TS. - Võ Lê Cường Từ khóa (Keyword): phương pháp nhận diện cơ thể người. - Việc nhận dạng người đi đường là một trong những vấn đề quan trọng trong hệ thống hỗ trợ lái xe hoặc lái xe tự động. - Với tính ứng dụng thực tế, cộng với sự phát triển nhanh chóng của hệ thống xử lý máy tính, camera tốc độ và chất lượng cao, hệ thống nhận dạng người đi đường đã được ứng dụng rất nhiều trên ô tô. - Vì vậy, luận văn đã lựa chọn đề tài nghiên cứu về hệ thống nhận diện cơ thể người, cụ thể là nhận diện người đi đường để tìm hiểu những phương pháp phổ biến hiện nay, đồng thời đưa ra những đề xuất cải tiến hệ thống. - Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu. - Luận văn được thực hiện với mục đích. - Nghiên cứu hệ thống nhận diện người đi đường và các phương pháp nhận diện được sử dụng phổ biến hiện nay trên thế giới. - Đánh giá chất lượng của phương pháp được nghiên cứu. - Nghiên cứu bộ lọc Kalman và ứng dụng của bộ lọc trong bài toán bám sát và theo dõi đối tượng. - Từ đó đưa ra đề xuất về một hệ thống kết hợp bộ lọc Kalman với phương pháp nhận diện người đi đường để cải tiến cho bài toán bám sát người đi đường từ dữ liệu video. - Dựa trên mục đích nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu của luận văn được xác định là các phương pháp nhận diện người đi đường với dữ liệu video thu được từ môi trường có người di chuyển. - bên cạnh đó là bộ lọc Kalman và ứng dụng trong bài toán bám sát. - Trong luận văn có sử dụng một số cơ sở dữ liệu về ảnh và video thường được sử dụng trong các nghiên cứu trong lĩnh vực này như tập dữ liệu Caltech, ETH. - Trong phạm vi nghiên cứu, luận văn tìm hiểu về một phương pháp nhận diện người đi đường đó là phương pháp sử dụng Aggregated Channel Features (ACF), trong đó 2 dựa trên các đặc trưng kênh tổng hợp với nhau và thuật toán phân loại AdaBoost để nhận diện đối tượng. - Trong luận văn này cũng đề xuất một thuật toán sử dụng bộ lọc Kalman kết hợp ACF cho bài toán nhận diện và bám sát người đi đường. - Nội dung nghiên cứu gồm 04 chương chính: Chương 1: Chương này trình bày tổng quát về hệ thống nhận diện người, các khó khăn thách thức, và tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới. - Chương 2: Chương này trình bày cơ sở lý thuyết của một số vấn đề trong xử lý ảnh có liên quan trực tiếp tới phương pháp nhận diện sử dụng ACF được trình bày ở chương 3. - Chương 3: Trình bày chi tiết phương pháp nhận diện sử dụng ACF. - Đưa ra các phương pháp kiểm nghiệm, các số liệu đánh giá Chương 4: Trình bày cơ sở lý thuyết của bộ lọc Kalman, đề xuất một thuật toán kết hợp bộ lọc Kalman với phương pháp nhận diện để nâng cao tốc độ xử lý của hệ thống nhận diện người. - Phương pháp nghiên cứu. - Nghiên cứu lý luận: Nghiên cứu các cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh, tham khảo và ứng dụng các phương pháp của các công trình nghiên cứu đã công bố để xây dựng, triển khai hệ thống. - Nghiên cứu thực nghiệm: Nghiên cứu và sử dụng các phần mềm, công cụ xử lý ảnh phù hợp cho việc xây dựng hệ thống. - Triển khai hệ thống bằng các phần mềm, công cụ đã tìm hiểu, đánh giá kết quả trên các tập dữ liệu chuẩn được sử dụng rộng rãi. - Dựa trên kết quả đánh giá đó, đưa ra hướng đề xuất để cải tiến hệ thống sẵn có. - Hiểu được lý thuyết tổng quan về hệ thống nhận diện người trong ảnh. - Tìm hiểu và nghiên cứu chi tiết phương pháp nhận diện sử dụng ACF. - Đánh giá chất lượng thực tế của phương pháp này. - 3 Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về bộ lọc Kalman. - Từ đó đề xuất một thuật toán áp dụng bộ lọc Kalman và phương pháp nhận diện ACF vào bài toán nhận diện và bám sát người đi đường, nhằm cải tiến tốc độ xử lý của hệ thống. - Cải tiến thuật toán, kết hợp các phương pháp tiên tiến hơn. - Nghiên cứu thêm các phương pháp nhận diện người sử dụng mạng nơ-ron và trí tuệ nhân tạo
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt