« Home « Kết quả tìm kiếm

Kỹ thuật nhận dạng đối tượng


Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Kỹ thuật nhận dạng đối tượng"

GÁN NHÃN ĐỐI TƯỢNG DỰA VÀO KỸ THUẬT NHẬN DẠNG

repository.vnu.edu.vn

Luận văn tập trung vào nghiên cứu một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng dựa vào kỹ thuật nhận dạng và đã đạt được các kết quả sau. Trình bày khái quát về các kỹ thuật gán nhãn đối tượng dựa vào nhận dạng.. Hệ thống hóa lại các kiến thức: một số kỹ thuật gán nhãn, mạng neural nhân tạo, bài toán nhận dạng đối tượng và cách sử dụng mạng neural vào phân tích một bái toán cụ thể..

Gán nhãn đối tượng dựa vào kỹ thuật nhận dạng

00050006979.pdf

repository.vnu.edu.vn

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.

Gán nhãn đối tượng dựa vào kỹ thuật nhận dạng

LV_NguyenVuQuang.pdf

repository.vnu.edu.vn

GÁN NHÃN ĐỐI TƢỢNG DỰA VÀO KỸ THUẬT NHẬN DẠNG. CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ GÁN NHÃN VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG. 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. CHƢƠNG 2: NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON. Kiến trúc một hệ thống nhận dạng đối tượng sử dụng mạng nơron nhân tạo. Một số kiến trúc mạng nơron dùng nhận dạng đối tượng. Mô hình nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron.

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu cải tiến kỹ thuật nhận dạng và thay thế đối tượng trong video

tailieu.vn

Các kỹ thuật sử dụng trong tiến trình phát hiện đối tượng như: mô hình dò tìm đối tượng trong video, các kỹ thuật nhận dạng hình thể của đối tượng trong video được trình bày. Cụ thể, luận án nghiên cứu cải tiến mô hình dò tìm đối tượng dựa trên DCNN, kỹ thuật nhận dạng hình dáng đối tượng bằng phương pháp tìm kiếm ANN trên tập dữ liệu vector đặc trưng đã được lập chỉ cho bài toán phát hiện đối tượng. Nghiên cứu cải tiến mạng DCNN sử dụng trong pha thay thế đối tượng và hoàn thiện video..

Nhận dạng đối tượng phi tuyến bằng hệ mờ Nơron

tailieu.vn

Bài báo đề xuất một cấu trúc nhận dạng tích hợp giữa logic mờ và mạng nơron nhân tạo để nhận dạng đối tượng phi tuyến. Phương pháp này cho phép nhận dạng các đối tượng có tính phi tuyến mạnh với độ chính xác đủ dùng trong kỹ thuật.. Cấu trúc hệ nhận dạng Mờ - Nơron. Một hệ nhận dạng Mờ - Nơron có cấu trúc chung như hình 1 [4]. Khâu nhận dạng là hệ điều khiển Mờ - Nơron, được xây dựng theo kiểu Sugeno-Takasi, bộ điều chỉnh thông số là thuật toán. huấn luyện mạng.

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu biểu diễn và nhận dạng đối tượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác và học máy

tailieu.vn

Phương pháp đề xuất này rất phù hợp cho dữ liệu phân bố phức tạp dạng hỗn hợp siêu phẳng hoặc siêu cầu trong không gian.. Đóng góp thứ tư của luận án là đề xuất phương pháp tiền xử lý dữ liệu đầu vào cho phương pháp trích chọn đặc trưng của đối tượng nhằm nâng cao hiệu quả trong nhận dạng hành động người.. Trong chương 1, luận án sẽ trình bày các vấn đề liên quan đến phương pháp biểu diễn dữ liệu trong không gian và biểu diễn đối tượng chuyển động dựa vào các kỹ thuật học máy.

Luận án Tiễn sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu biểu diễn và nhận dạng đối tượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác và học máy

tailieu.vn

Phương pháp trích chọn đặc trưng CGA kết hợp với mạng nơron hồi quy sẽ giúp biểu diễn chính xác các đối tượng chuyển động trong không gian và giảm số chiều dữ liệu cho RNN khi huấn luyện và nhận dạng. để thực hiện và huấn luyện dữ liệu. Đóng góp thứ hai là đề xuất kết hợp phương pháp hồi quy thành phần chính với đại số hình học để xây dựng mô hình huấn luyện dữ liệu và nhận dạng đối tượng.

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu biểu diễn và nhận dạng đối tượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác và học máy

tailieu.vn

Phương pháp trích chọn đặc trưng CGA kết hợp với mạng nơron hồi quy sẽ giúp biểu diễn chính xác các đối tượng chuyển động trong không gian và giảm số chiều dữ liệu cho RNN khi huấn luyện và nhận dạng. để thực hiện và huấn luyện dữ liệu. Đóng góp thứ hai là đề xuất kết hợp phương pháp hồi quy thành phần chính với đại số hình học để xây dựng mô hình huấn luyện dữ liệu và nhận dạng đối tượng.

Nâng cao độ chính xác nhận dạng đối tượng trên ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người lái (UAV) phục vụ công tác xây dựng cơ sở dữ liệu địa hình

tailieu.vn

Nâng cao độ chính xác nhận dạng đối tượng trên ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người lái (UAV) phục vụ công tác xây dựng cơ sở dữ liệu địa hình. Đã có một số các nghiên cứu nhận dạng đối tượng trên ảnh viễn thám có độ phân giải cao và siêu cao có nhiều hơn 3 kênh phổ bằng phương pháp phân loại định hướng đối tượng (PLĐHĐT). Tuy nhiên với dữ liệu ảnh kỹ thuật số ba kênh phổ thu nhận từ UAV việc nhận dạng đối tượng là khó khăn nếu chỉ dựa vào tính chất phổ của ảnh.

KỸ THUẬT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI và ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN

tailieu.vn

KỸ THUẬT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI và ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN TS. Vấn đề nghiên cứu các phương pháp nhận dạng tiếng nói đã và đang thu hút rất nhiều sự đầu tư và nghiên cứu của các nhà khoa học trên khắp thế giới. Tuy nhiên cho đến nay kết quả mang lại vẫn chưa hoàn toàn làm hài lòng những người nghiên cứu do tính chất quá phức tạp và không cố định của đối tượng nhận dạng là tiếng nói con người.

Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến

311230-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

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.

Nhận dạng các bộ phận trên đối tượng 3D dựa vào kỹ thuật học sâu Mask R-CNN

tailieu.vn

Ngoài ra, một lĩnh vực đang được nghiên cứu phổ biến là đề xuất các kỹ thuật cho phép máy tính tự học để giải quyết các vấn đề như nhận dạng hình ảnh, nhận đạng đối tượng trong video đó là “Học máy” (Machine learning) thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các kết quả của nghiên cứu đã được ứng dụng trong y tế, phân tích tài chính hay truy vết đối tượng.

Ứng dụng kỹ thuật theo dõi đối tượng cho bài toán nhận dạng hành vi của khách hàng trong siêu thị

ctujsvn.ctu.edu.vn

ỨNG DỤNG KỸ THUẬT THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONG SIÊU THỊ Trần Thị Hồng Ân, Phạm Nguyên Khang và Trần Minh Tân. Nhận dạng hành vi, phân tích hoạt động, theo dõi đối tượng, video giám sát. Chúng tôi trình bày mô hình sử dụng các kỹ thuật theo dõi đối tượng để phân loại hoạt động của khách hàng trong siêu thị.

Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến

311230.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến Lê Xuân Trung KTVT2014B 95 Thut toán tr nn trong trin khai, giúp gim khng công vic cn x lý. Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến Lê Xuân Trung KTVT2014B c ni vi nhau bng thng. d liu và kt lun là cùng mt ng. chính xác do ít b ng b ng. bên c các chi c cng. S th t i ng di chuy.

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu cải tiến kỹ thuật phát hiện và thay thế đối tượng trong video

tailieu.vn

Các kỹ thuật sử dụng trong tiến trình phát hiện đối tượng như: mô hình dò tìm đối tượng trong video, các kỹ thuật nhận dạng hình thể của đối tượng trong video được trình bày. Cụ thể, luận án nghiên cứu cải tiến mô hình dò tìm đối tượng dựa trên DCNN, kỹ thuật nhận dạng hình dáng đối tượng bằng phương pháp tìm kiếm ANN trên tập dữ liệu vector đặc trưng đã được lập chỉ cho bài toán phát hiện đối tượng. Nghiên cứu cải tiến mạng DCNN sử dụng trong pha thay thế đối tượng và hoàn thiện video..

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG LÊ VIỆT DŨNG NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BÀN TAY NGƯỜI

www.academia.edu

CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH CỬ CHỈ BÀN TAY 3.1. Kỹ thuật trích chọn đặc trưng 3.1.1 Kỹ thuật phát hiện biên Biên là một trong những đặc trưng quan trọng của ảnh, nó được dùng để mô tả hình dạng của đối tượng khá hiệu quả.

Xây dựng ứng dụng dựa trên kỹ thuật nhận dạng mẫu ảnh.

000000296427-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT NHẬN DẠNG MẪU ẢNH Tác giả luận văn: Lương Hồng Sơn Khóa: 2013B Người hướng dẫn: TS.

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật máy học để phân tích hình ảnh và nhận dạng phương tiện về hành vi vi phạm luật giao thông đường bộ

tailieu.vn

2.2 Đối tượng. Các khái niệm, tổng quan về trí tuệ nhân tạo, học máy, các giải thuật về học máy và kỹ thuật áp dụng cho phát hiện, nhận dạng đối tượng. Kỹ thuật áp dụng cho phát hiện, nhận dạng đối tượng . Kỹ thuật phát hiện đối tượng kết hợp nhận dạng khuơn mặt (Viola Jones – Haar. Kỹ thuật học sâu để nhận dạng và phân loại đối tượng [16-21. phân loại đối tượng. Đối tượng tham gia giao thơng. Phương pháp phát hiện, nhận dạng đối tượng tham gia giao thơng [1, 29-30.

Một số kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng đối tượng 3D

repository.vnu.edu.vn

Một số kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng đối tượng 3D. Kỹ thuật phần mềm. Tìm hiểu và trình bày tổng quan về đối tượng 3D và bài toán nắn chỉnh biến dạng.. Nghiên cứu và trình bày ba kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng đối tượng 3D: Kỹ thuật nắn chỉnh dựa vào hệ tọa độ Barycentric, kỹ thuật nắn chỉnh dựa vào hàm cơ sở bán kính RBF (Radial Basic Funtion), kỹ thuật nắn chỉnh dựa vào phương trình vi phân PDE (Partial Differential Equation)..

Mẫu nhận dạng và phân loại đối tượng địa lý bằng hình ảnh

tailieu.vn

Việc nâng cao hiệu quả ứng dụng công nghệ đo ảnh được đánh giá như một trong những giải pháp chủ yếu để cập nhật đối tượng địa lý đáp ứng kịp thời yêu cầu sử dụng. Xây dựng bộ mẫu giải đoán ảnh để nhận dạng và phân loại đối tượng địa lý không phải mới, tuy nhiên đối với công nghệ đo ảnh kỹ thuật số, một số quy định kỹ thuật về đo ảnh đã không còn phù hợp.