Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Công nghệ nhận dạng đối tượng"
000000296879-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bản than công việc hiện tại của em là hoạt động trong lĩnh vực SmartHome do đó em đã lựa chọn nghiên cứu đề tài: “Thiết kế hệ thống an ninh bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh” với mục đích thiết kế một giải pháp an ninh hoàn hảo hơn để đưa tới người dùng. Mục đích, đối tượng nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: là hình ảnh khuôn mặt người được chụp từ camera.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đối tượng nghiên cứu của luận văn là hệ thống giám sát phương tiện giao thông sử dụng phương pháp xử lý ảnh nhận dạng biển số xe với các biển số xe bị bẩn, mờ hay lóa. Từ đó thiết kế hệ thống giám sát phương tiện giao thông sử dụng công nghệ nhận dạng biển số xe. Chương 4: Thiết kế chương trình nhận dạng biển số xe Việt Nam Xây dựng giải thuật, thực hiện các thuật toán biến đổi ảnh trong nhận dạng biển số xe.
00050006979.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
GÁN NHÃN ĐỐI TƯỢNG DỰA VÀO KỸ THUẬT NHẬN DẠNG. LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN. Ngành : Công nghệ thông tin. Chuyên ngành : Quản lý Hệ thống thông tin Mã số : Chuyên ngành đào tạo thí điểm. 0 CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ GÁN NHÃN VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG. Khái quát về gán nhãn. Xử lý ảnh. Gán nhãn trong xử lý ảnh. Bài toán nhận dạng đối tượng. Một số hệ thống nhận dạng đối tượng hiện nay. Quy trình hoạt động của một hệ thống nhận dạng đối tượng.
311230-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đối tượng cần nhận dạng: Là bất kỳ đối tượng nào chuyển động di chuyển vào khu vực được giám sát. Các đối tượng di chuyển ngẫu nhiên, quỹ đạo di chuyển là tuyến tính. Đề tài tiến hành xây dựng một thuật toán nhận dạng đối tượng ứng dụng trong mạng cảm biến không dây.
LV_NguyenVuQuang.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong rất nhiều lĩnh vực như điều khiển, tự động hóa, công nghệ thông tin…, nhận dạng được đối tượng là vấn đề mấu chốt quyết định sự thành công của bài toán. Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán chúng một tên (gán cho đối tượng một tên gọi, tức là một dạng) dựa theo những quy luật và mẫu chuẩn.. Vấn đề nhận dạng đối tượng có thể được định nghĩa như là một vấn đề ghi nhãn dựa trên mô hình của các đối trượng được biết đến.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mỗi nhãn có thể dễ dàng được xác định là của đối tượng nào trong hình vẽ.. Bài toán nhận dạng đối tượng.. Trong rất nhiều lĩnh vực như điều khiển, tự động hóa, công nghệ thông tin…, nhận dạng được đối tượng là vấn đề mấu chốt. Nhận dạng là bước đầu tiên và quan trọng nhất của nhiều lĩnh vực khoa học, đặc biệt trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa nếu không nhận dạng chính xác đối tượng điều khiển thì sẽ không có giải pháp tối ưu nhất để điều khiển chúng..
311230.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến Lê Xuân Trung KTVT2014B 95 Thut toán tr nn trong trin khai, giúp gim khng công vic cn x lý. Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến Lê Xuân Trung KTVT2014B c ni vi nhau bng thng. d liu và kt lun là cùng mt ng. chính xác do ít b ng b ng. bên c các chi c cng. S th t i ng di chuy.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Xây dựng giải pháp công nghệ nhận dạng giản đồ Khí tượng thủy văn. Tóm tắt: Giản đồ khí tượng thủy văn ghi chép lại thông tin, số liệu đo đạc của lượng mưa, mực nước, độ ẩm, nhiệt độ và các loại thông số đo đạt khác. Tuy nhiên, hiện nay việc lưu trữ của các loại giản đồ đang ở dạng truyền thống. Bài báo này đưa ra giải pháp nhận dạng giản đồ tự ghi và tách các thông tin giản đồ bằng công nghệ thị giác máy, giúp việc lưu trữ và số hóa dữ liệu giản đồ một cách tự động.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hình 3.18: Các file chương trình nhận dạng đối tượng. Hình 3.19: Hình ảnh hoa đưa vào mô hình nhận dạng. Hình 3.20: Kết quả nhận dạng bởi mô hình. Hình 3.21: Kết quả nhận dạng các đối tượng: a) con người. Hình 3.22: Nguồn video hoa cẩm tú cầu di động. Hình 3.23: Kết quả nhận dạng hoa cẩm tú cầu bởi mô hình. Hình 3.24: Nguồn video người, xe di động. Hình 3.25: Kết quả nhận dạng người, xe di động bởi mô hình. Hình 1.1: Cách thức perceptron hoạt động [11]. 7 Hình 1.2: Đồ thị hàm sigmoid [11].
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
HỆ THỐNG HỖ TRỢ GIẢNG DẠY BẰNG CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG CỬ CHỈ Huỳnh Ngọc Thái Anh và Phạm Nguyên Hoàng. Camera Kinect, Cách trình bay của người dạy, Công nghệ nhận dạng cử chỉ, Hệ thống hỗ trợ giảng dạy, Hỗ trợ giáo dục, Trình chiếu trực quan, Tương tác cao, Ứng dụng nhận dạng cử chỉ Keywords:. Công nghệ nhận dạng cử chỉ từ lâu đã được tiến hành nghiên cứu và phát triển trên thế giới bởi các tập đoàn lớn và các trường đại học trong và ngoài nước.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bài báo đề cập đến việc ứng dụng các phương pháp nhận dạng mô hình đối tượng dựa trên đáp ứng quá độ để nhận dạng động cơ servo trên mô hình thiết bị thực CE110 Servo Trainer của hãng TecQuipment.. Kết quả nhận dạng đối tượng được dùng để thiết kế các bộ điều khiển cho đối tượng thực.
310652-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Rất nhiều công nghệ đã ra đời nhằm cải thiện đời sống của người tàn tật được tốt hơn, trong đó công nghệ nhận diện hướng mắt đáp ứng được phần nào nhu cầu hoà nhập cộng đồng của người tàn tật, giúp người tàn tật dễ dàng thực hiện những nhu cầu cá nhân cơ bản mà trước đây họ không thể làm được. b) Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nghiên cứu công nghệ nhận dạng bằng tần số vô tuyến – RFID và ứng dụng. Trường Đại học Công nghệ. Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ Phần mềm. Abstract: Dựa trên cơ sở khảo sát, nghiên cứu thực tế công tác giám sát và quản lý chất lượng dịch vụ bưu phẩm, bưu kiện hiện nay của Tổng công ty Bưu chính Việt Nam, xác định yêu cầu và phạm vi của bài toán ứng dụng RFID vào việc quản lý và nâng cao dịch vụ bưu phẩm, bưu kiện ở nước ta. Nghiên cứu công nghệ nhận dạng bằng tần số vô tuyến RFID.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Trong một số trường hợp hệ thống không tìm a b được vùng ảnh là đối tượng sâu bệnh như Hình 9. Hình 8: Nhận dạng bốn sâu bệnh trên lá 93 Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Số chuyên đề: Công nghệ thông tin Trường hợp 3: phát hiện và nhận dạng Chương trình có độ chính xác cao, nhận dạng đối tượng sâu bệnh không chính xác chính xác các loại sâu bệnh đã được huấn luyện.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Do đú cụng nghệ nhận dạng trờn ảnh số, video càng phỏt triển mạnh mẽ. Trong số đú cú hệ thống phỏt hiện và nhận dạng cử động mắt của đối tượng trờn video, và cú thể được dựng trong hệ thống cảnh bỏo lỏi xe ngủ gật. Trong luận văn này trỡnh bày những vấn đề sau: Một là, giới thiệu cơ sở lý thuyết nhận dạng ảnh số và định hướng giải phỏp thực hiện mụ hỡnh phỏt hiện và nhận dạng cử động mắt của đối tượng trờn video.
000000254373-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đề xuất phương án hiệu quả nhận dạng đối tượng bất định trong điều kiện vận hành vận dụng được trong thực tế đem lại kết quả tin cậy. Bộ điều khiển bền vững nhận được đảm bảo hệ thống vẫn ổn định trong toàn dải công suất làm việc của đối tượng có tính bất định lớn. Phần mềm Cascad là công cụ hữu hiệu giải quyết bài toán nhận dạng đối tượng bất định, tổng hợp bộ điều chỉnh thích nghi bền vững cho kết quả nhanh chóng và chính xác.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hình 8: Nhận dạng bốn sâu bệnh trên lá. 3.3.3 Trường hợp 3: phát hiện và nhận dạng đối tượng sâu bệnh không chính xác. Hình 9 là ảnh chứa 04 đối tượng sâu bệnh nhưng hệ thống chỉ phát hiện được 03 đối tượng.. Ngoài việc phát hiện không đầy đủ vùng ứng viên, hệ thống cũng có thể nhận dạng đối tượng sâu bệnh không chính xác. Hình 10 minh họa cho việc nhận dạng nhầm loại sâu bệnh trên ảnh. Đối tượng sâu bệnh trong hình là ốc sên nhưng hệ thống nhận dạng là rệp sáp.
000000272264-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
) với module chứng thực đầu vào là sự tích hợp giữa 2 công nghệ nhận dạng tự động là công nghệ nhận dạng khuôn mặt và công nghệ nhận dạng bằng sóng vô tuyến RFID.
000000272264.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cho phép phân biệt được khuôn mặt người (face) với các chi tiết không phải khuôn mặt người (non-face) trong ảnh như nhà cửa, cây cối,… Lịch sử phát triển của công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã trải qua nhiều thập kỷ với sự tiến bộ từ những công nghệ xử lý đơn giản đối với ảnh đen trắng, xám, cho đến ảnh màu và thậm chí là công nghệ nhận dạng 3D như ngày nay.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Trong khi đó nhu cầu giao tiếp với máy tính bằng tiếng Việt đang ngày càng cấp thiết bởi chúng ta không thể lúc nào cũng sử dụng các phần mềm nhận dạng và tổng hợp tiếng nói với ngôn ngữ là tiếng Anh. Nhận dạng, tổng hợp tiếng nói Việt, nhận dạng chữ viết Việt, máy hiểu ngôn ngữ Việt không chỉ cần những nghiên cứu cơ bản và kỹ thuật chung, mà còn phải dựa trên các đặc trưng ngôn ngữ tiếng Việt. Phòng Nhận dạng và Công nghệ Tri thức, Viện Công nghệ Thông tin.