MÔ HÌNH NHẬN DẠNG VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

MỤC LỤC:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết 6
1.1 Tổng quan về hệ thống nhận dạng 6
1.1.1 Đối tượng nhận dạng 6
1.1.2 Mô hình hóa bài toán nhận dạng 7
1.1.3 Các vấn đề cơ bản của hệ thống nhận dạng 8
1.1.3.1 Mô hình hóa đối tượng thu nhận (trích chọn đặc trưng) 8
1.1.3.2 Mô hình tham số 9
1.1.3.3 Mô hình cấu[r]

này đã giải quyết được các vấn đề về tối ưu tập âm vị có thông tinthanh điệu, áp dụng mô hình MSD-HMM [Chen 2001] [Wang 2006][Y. a. Qian 2009].Đối với tiếng Thái Lan. Các nghiên cứu trên ngôn ngữ tập trungchính vào việc giải quyết khó khăn về việc xác định biên giữa các từtrong[r]

1.1 Phát biểu vấn đề
Khi khoa học kĩ thuật phát triển, cuộc sống của con người không ngừng cải thiện
nhờ vào các thành tựu nghiên cứu. Máy móc thiết bị đóng vai trò quan trọng trong
việc cơ giới hoá mọi hoạt động của con người, trong đó phải kể đến các thiết bị y tế,
y khoa dùng trong việc xét[r]

Bài giải đề cương ôn thi Phương pháp nghiên cứu khoa học
Câu 1: Khi xây dựng một đề xuất nghiên cứu thì việc tóm lược lý thuyết có liên quan sẽ tiến hành đồng thời với quá trình nhận dạng và nêu vấn đề nghiên cứu hay sẽ tiến hành sau khi nhận dạng vấn đề nghiên cứu? Tại sao?

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ, PHÂN TÍCH KẾT HỢP
PHÂN TÍCH PHÂN BIỆT VÀ PHÂN TÍCH
CROSSTABULATION
( FACTOR, CONJOINT, DISCRIMINANT AND CROSSTAB ANALYSIS)

I. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
1. Khái niệm
2. Mô hình phân tích nhân tố
3. Tiến trình phân tích nhân tố
II. PHÂN TÍCH KẾT HỢP
1. Khái niệm
2. Mục đích
3. Tiến trình[r]

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài
Ngành khoa học nhận dạng đang được nghiên cứu rộng rãi, các hệ thống nhận
dạng ngày càng có nhiều ứng dụng thực tiễn quan trọng trong cuộc sống. Nhờ các hệ
thống nhận dạng thông minh, con người giảm được khối lượng công việc đáng kể cũng
như tăng sự chính xác tro[r]

5LỜI NÓI ĐẦU Hiện nay các quá trình công nghiệp hiện đại có qui mô và phạm vi lớn nên để điềukhiển các quá trình đó ta thường sử dụng phương pháp điều khiển phi tập trung. Trong đóvấn đề nhận dạng quá trình đa biến trong cấu trúc điều khiển phi tập trung là một vấn đềrất quan trọng. Để nhậ[r]

b. Ưu điểm:Ưu điểm chính của hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng khuôn mặt là sự ổn địnhcủa thuật toán với sự thay đổi của vị trí gương mặt trong ảnh đầu vào, do các đặc trưngđược xác định từ trước và độc lập với ảnh đầu vào. Cũng chính vì thế mà các thuậttoán theo hướng tiếp cận này cho kết quả tương[r]

• Do tất cả các quá trình thực tế đều là phi tuyến,nhưng các mô hình tuyến tính lại dễ sử dụng hơn,đặc biệt phần lớn lý thuyết điều khiển tự động sửdụng mô hình tuyến tính nên cần tuyến tính hóa.• Quá trình thường được vận hành trong một phạmvi xung quanh điểm làm việc, trong một phạm[r]

MỞ ĐẦU

Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển (gọi tắt là đối tượng) thì ta dễ dàng có thể thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn, đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, bền vững của hệ thống. Tuy nhiên, không p[r]

những nghiên cứu cơ bản về hiểu ngôn ngữ nói tiếng Việt. Bởi tôi phải xử lý và vượtqua rất nhiều khó khăn và thách thức đặc thù của dữ liệu trong văn bản ngôn ngữ nóitiếng Việt. Ngoài ra với bài toán của mình, tôi cũng trình bày được một phương phápxử lý để nhận dạng các thực thể tên c[r]

MỞ ĐẦU

Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển (gọi tắt là đối tượng) thì ta dễ dàng có thể thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn, đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, bền vững của hệ thống. Tuy nhiên, không p[r]

“Nhận Dạng Đối Tượng Trong Video Dùng Phương Pháp PCA và Mạng Neural Perceptron ” thuộc một lĩnh vực của công nghệ sinh trắc trong nhận dạng để tìm hiểu nghiên cứu. Tuy đây không phải là vấn đề mới mẽ, nhưng nhận dạng một đối tượng người trong Video mang một ý nghĩa với nhiều ứng dụng thực tiễn từ đ[r]

George Box và Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Tự hồi qui tích hợp Trung bình truợt), và tên của họ thuờng đuợc dùng dể gọi tên các quá trình ARIMA tổng quát, áp dụng vào việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian. Phương pháp BoxJenkins[r]

Tổng thuật các tài liệu trong nước đề cập tới tính HDI; chỉ số phát triển con người (HDI) ở Việt NamNghiên cứu áp dụng công nghệ nhận dạng của công ty ReadSoft; Nghiên cứu các vấn đề về thiết kế, in, ghi phiếu khi áp dụng công nghệ quét, nhận dạng trong xử lý điều tra

Nhận dạng chữ in nói chung và nhận dạng chữ in tiếng Việt nói riêng đã và đang là bài toán thu hút được nhiều sự quan tâm và nghiên cứu. Vì vậy đồ án này em xin tìm hiểu một phần trong mảng này.
Bài toán nhận dạng chữ in Tiếng Việt gồm ba công đoạn chủ yếu: Phân đoạn ảnh thành các kí tự, Nhận dạng[r]

Sử dụng phương pháp biến đổi sóng con Gabor và mạng Neuron trong nhận dạng vân tay bao gồm: tổng quan về xử lý ảnh và nhận dạng, cơ sở lý thuyết các mô hình lọc ảnh và mạng Neuron, bộ lọc Gabor và nhận dạng vân tay

Chương 1 Tổng quan: Giới thiệu khái quát về đề tài nghiên cứu. Mục tiêu, nhiệm vụ và phạm vi của đề tài.Chương 2 Hệ thống nhận dạng mặt người: Đi sâu vào hướng tiếp cận dựa theo thuật toán học máy AdaBoost. Giới thiệu về các đặc trưng Haarlike của khuôn mặt, cách tính các đặc trưng Haarlike, mô hình[r]

MỞ ĐẦU
Bài toán dự báo tài chính ngày càng được nhiều người quan tâm trong bối cảnh phát triển kinh tế xã hội. Đầu tư vào thị trường chứng khoán đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và hiểu biết của các nhà đầu tư. Các kĩ thuật khai phá dữ liệu được áp dụng nhằm dự báo sự lên xuống của thị trường là một gợi[r]

Nhận dạng chữ tay là một lĩnh vực riêng trong nhận dạng chữ viết đã được quan tâm nghiên cứu và ứng dụng từ nhiều năm nay. Về mặt lý thuyết, chưa có phương pháp nào hoàn chỉnh cho bài toán này do tính phức tạp, sự biến dạng của dữ liệu đầu vào.Nhận dạng chữ viết tay với những mức độ ràng buộc khác[r]