PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG ẢNH

“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]

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]

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 3
1. Lý do chọn đề tài. 3
2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu. 4
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. 4
4. Phương pháp nghiên cứu. 5
5. Kết quả dự kiến. 5
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn. 6
7. Bố cục của bài báo cáo. 6
8. Danh mục hình vẽ. 6
PHẦN 1. CÁC THUẬT TOÁN XÁC ĐỊN[r]

Bài báo này trình bày một phương pháp nhận dạng đối tượng dựa trên các đặc trưng sparse feature của ảnh màu.....
"In this paper, we propose a new framework for extraction of sparse features of color images. The framework is based on the structure of the standard model of the visual cortex: however,[r]

Nhận dạng đối tượng là một vấn đề tương đối rộng, trong đó có 2 vấn đề cơ bản:Vấn đề 1: làm thế nào để trích chọn các đặc trưng của đối tượngVấn đề 2: khi có thông tin mẫu và đặc trưng rồi thì làm thế nào để đưa ra kết luận về đối tượngTrong báo cáo em trình bày một trong số các phương pháp để giải[r]

Điều khiển mờ là một trong những phương pháp giải quyết những vấn đề khó khăn đối với những đối tượng phi tuyến. Bằng úa trình training và nhận dạng đối tượng để đưa ra các luật điều khiển. Điều khiển mờ hứa hẹn cho một thế giới văn minh.

Mục đích của bài viết này là: thứ nhất, trình bày phương pháp biểu diễn đường viền của đối tượng trong ảnh nhị phân bằng vector số phức. Thứ hai phân tích một số tính chất của vector số phức để áp dụng cho bài toán nhận dạng, so sánh mẫu trên cơ sở đường viền. Xây dựng lược đồ chung cho việc nhận dạ[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[r]

Trong số các thông tin con người thu nhận từ thế bên ngoài, cố đến hơn 80% được ghi nhận bằng mắt tức là ở dạng ảnh. VI vậy xử lý ảnh là một ngành khoa học đã và đang và sẽ phát triển mạnh cò ứng dụng rộng rãi trong khoa học và đới sống thực tiễn. Các hệ thống xử lý ảnh cho phép con người thu nhận l[r]

Tài liệu gồm các chương sau:
Chương 1. Nhập môn xửlý ảnh
Chương 2. Thu nhận ảnh
Chương 3. Xửlý nâng cao chất lượng ảnh
Chương 4. Các phương pháp phát hiện biên ảnh
Chương 5. Phân vùng ảnh
Chương 6. Nhận dạng ảnh
Chương 7. Nén dữliệu ảnh
Còn nhiều vấn đềkhác nhưcác công cụtoán h[r]

Tiểu luận môn Nhận dạng Tìm hiểu phương pháp trích chọn đặc trưng cho khuôn mặt áp dụng PCA và ứng dụng xác thực thẩm định khuôn mặt

Hơn một thập kỷ qua, có rất nhiều công trình nghiên cứu về bài toán xác định khuôn mặt người từ ảnh đen trắng, ảnh xám, đến ảnh màu như ngày nay.

Trong các chủ đề thuộc lĩnh vực xử lý nhận dạng hình ảnh, tìm kiếm ảnh theo nội dung là một bài toán được đặt ra để thay thế cho phương pháp tìm kiếm ảnh thông thường dựa trên các từ khóa hoặc các mô tả của ảnh.
Tìm kiếm theo nội dung tức là bản thân bức ảnh sẽ được phân tích để phục vụ cho việc tìm[r]

Hiện nay, cùng với sự pháttriển như vũ bão của công nghệ thông tin nói chung và sự pháttriển trong lĩnh vực thị giác máy nói riêng, các hệ thống phát hiện và nhận dạng mặt
người đang ngày càng có nhiều ứng dụng trong thực tế.
Đặc biệt sau thảm họa ngày 119, các chính phủ trêntoàn thế giới[r]

Cơ sở lý thuyết của phép biến đổi KL

Đây là phép biến đổi không gian chiều thành không gian chiều, với . Mỗi thành phần của vectơ miêu tả một đặc tính của đối tượng. Nếu ta biến đổi được từ không gian n chiều về không gian m chiều, như vậy ta sẽ làm giảm được thông tin dư thừa (theo thuật ngữ trong[r]

A. GIỚI THIỆU1B. NỘI DUNG2I. Tổng quan về nhận dạng vân tay21.Qui trình nhận dạng ảnh22.Đặc điểm vân tay23.Thu nhận và biểu diễn ảnh44.Trích chọn đặc trưng5II. Tìm hiểu về Support Vector Machines (SVM)71.Giới thiệu72.Bài toán SVM phân chia tuyến tính (Linear SVM)73.Bài toán SVM không phân chia tuyến[r]

Mọt vị thế cụ thể đợc chọn ,trực tiêp liên quan đến việc các siêu thị lựa chọn chiến lợc cạnh tranh trực tiếp hay chiếm lĩnh những vùng thị trờng mà đối thủ cạnh tranh cha “sở hữu” .Một [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]

PHÂN LỚP ẢNH SỬ DỤNG KỸ THUẬT MDS KẾT HỢP VỚI SVM

Nghiên cứu, tìm hiểu các phương pháp kỹ thuật áp dụng vào bài toán phân lớp, tìm hiểu cách thức hoạt động của mô hình nhận dạng và các kỹ thuật hoạt động.

Phần nội dung: Có cấu trúc 3 chương
• Chương 1: Khái quát về xử lý ảnh, tổng quan về các kỹ[r]

Liên tưởng tự do
Các kĩ thuật xạ ảnh
Phương pháp suy luận ẩn dụ Zaltman
Phương pháp dựa trên kinh nghiệm
Nhận dạng những mối liên tưởng thương hiệu và nguồn gốc của tài sản thương hiệu
 Tự do khai thác nhận thức của NTD về sản phẩm và thương hiệu

1.4.2. Mạng hồi quyGiống mạng có cấu trúc tiến nhưng nó còn chứa các kết nối ngược trở về các Neural trước đó.Mạng có thể chạy không ổn định và dao động rất phức tạp. có hai loại là hồi quy hoàn toàn và hồi quykhông hoàn toàn. Hồi quy không hoàn toàn là mạng có cấu trúc tiến, nhưng có một số phần tử[r]