Kết hợp Học Sâu và Xử Lý Ảnh trong Trích Xuất Công Thức Toán Học từ Ảnh Chụp Điện Thoại

• Tác giả: Nguyễn Văn Bảy
• Người hướng dẫn: TS. Trương Hoàng Vinh
• Trường học: Trường Đại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Kết Hợp Học Sâu Và Xử Lý Ảnh Trong Trích Xuất Công Thức Toán Học Từ Ảnh Chụp Điện Thoại
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Thách thức của nhiệm vụ
• 1.3. Tình hình nghiên cứu
• 1.4. Mục tiêu chi tiết của đồ án
• 1.5. Cấu trúc của đồ án
• 1.6. Phương pháp
• 1.7. Biểu thức toán học và mã LaTeX
• 1.8. Trích xuất đặc trưng
• 1.8.1. Bộ mô tả đặc trưng HOG
• 1.8.2. Đặc trưng SIFT
• 1.9. Nhận dạng ký tự quang học - OCR
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 3.1. Giới thiệu bộ dữ liệu
• 3.1.1. Tiền xử lý hình ảnh
• 3.1.2. Chia dữ liệu và gắn nhãn
• 3.2. Phương pháp thực nghiệm
• 3.2.1. Kiến trúc TrOCR
• 3.2.2. Các mô hình trong dòng TrOCR
• 3.2.3. Suy luận sử dụng TrOCR và HuggingFace
• 3.2.4. Giới hạn và cải thiện hiệu suất của TrOCR
• 3.2.5. Các thông số trong quá trình huấn luyện
• 3.3. Kết quả thực nghiệm
• 3.3.1. Quá trình huấn luyện
• 3.3.2. Kết quả huấn luyện
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Kết luận và hạn chế
• 4.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ
• DANH MỤC KÝ HIỆU
• DANH MỤC VIẾT TẮT

I. Tổng quan về Kết hợp Học Sâu và Xử Lý Ảnh

Chủ đề kết hợp giữa Học sâu và Xử lý ảnh trong việc trích xuất công thức toán học từ ảnh chụp điện thoại đang thu hút sự quan tâm lớn trong cộng đồng nghiên cứu. Công nghệ này không chỉ giúp tự động hóa quá trình trích xuất mà còn nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện các ký hiệu toán học phức tạp. Việc áp dụng các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các ứng dụng trong giáo dục và nghiên cứu.

1.1. Khái niệm cơ bản về Học Sâu và Xử Lý Ảnh

Học sâu là một nhánh của Học máy sử dụng các mạng nơ-ron để học từ dữ liệu lớn. Xử lý ảnh là quá trình phân tích và xử lý hình ảnh để trích xuất thông tin. Sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này cho phép nhận diện và trích xuất các công thức toán học từ ảnh chụp một cách hiệu quả.

1.2. Lợi ích của việc trích xuất công thức toán học

Việc trích xuất công thức toán học từ ảnh chụp giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho người dùng. Thay vì phải gõ lại từng ký tự, người dùng có thể dễ dàng chia sẻ và sử dụng các công thức mà không gặp phải sai sót trong quá trình nhập liệu.

II. Thách thức trong Trích Xuất Công Thức Toán Học từ Ảnh

Trích xuất công thức toán học từ ảnh chụp điện thoại gặp nhiều thách thức. Độ chính xác và hiệu suất là hai yếu tố quan trọng cần được cải thiện. Các yếu tố như độ nhiễu nền, sự đa dạng về font chữ và kích thước ảnh đều ảnh hưởng đến kết quả trích xuất. Nghiên cứu của Kukreja và Sakshi [5] đã chỉ ra rằng sự mơ hồ trong cấu trúc hai chiều của các công thức toán học là một trong những thách thức lớn nhất.

2.1. Độ nhiễu và chất lượng ảnh

Độ nhiễu trong ảnh chụp có thể làm giảm độ chính xác của quá trình nhận diện. Việc xử lý ảnh trước khi trích xuất là rất cần thiết để cải thiện chất lượng đầu vào.

2.2. Đa dạng về font chữ và ký hiệu

Sự đa dạng về font chữ và ký hiệu toán học cũng là một thách thức lớn. Các mô hình cần được huấn luyện trên nhiều loại dữ liệu khác nhau để có thể nhận diện chính xác trong các tình huống thực tế.

III. Phương pháp Kết hợp Học Sâu và Xử Lý Ảnh

Để giải quyết các thách thức trong việc trích xuất công thức toán học, đồ án đã áp dụng mô hình TrOCR, một sự kết hợp giữa Nhận diện ký tự quang học (OCR) và Mô hình Transformer. Phương pháp này cho phép nhận diện chính xác các ký hiệu toán học từ ảnh chụp, mở ra nhiều cơ hội cho các ứng dụng trong giáo dục và nghiên cứu.

3.1. Mô hình TrOCR và ứng dụng của nó

Mô hình TrOCR kết hợp các kỹ thuật OCR với khả năng mạnh mẽ của mô hình Transformer, cho phép nhận diện và trích xuất công thức toán học một cách hiệu quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện các ký hiệu.

3.2. Quy trình tiền xử lý hình ảnh

Quy trình tiền xử lý hình ảnh bao gồm chuyển đổi sang ảnh đen trắng, loại bỏ nền và điều chỉnh kích thước ảnh. Những bước này giúp tối ưu hóa việc trích xuất nội dung từ ảnh chụp.

IV. Kết quả Nghiên cứu và Ứng dụng Thực tiễn

Kết quả từ đồ án cho thấy việc kết hợp giữa mô hình TrOCR và các kỹ thuật xử lý ảnh đã mang lại hiệu quả cao trong việc trích xuất công thức toán học. Các ứng dụng thực tiễn của công nghệ này rất đa dạng, từ việc hỗ trợ giảng viên trong việc soạn thảo tài liệu đến việc giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận kiến thức toán học.

4.1. Ứng dụng trong giáo dục

Công nghệ này có thể được áp dụng trong giáo dục để giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận và sử dụng các công thức toán học mà không cần phải gõ lại từng ký tự.

4.2. Tiềm năng trong nghiên cứu

Việc trích xuất công thức toán học từ ảnh chụp mở ra nhiều cơ hội cho các nghiên cứu trong lĩnh vực toán học và khoa học máy tính, giúp nâng cao hiệu suất làm việc của các nhà nghiên cứu.

V. Kết luận và Hướng phát triển tương lai

Đồ án đã chứng minh tính hiệu quả của việc kết hợp giữa Học sâu và Xử lý ảnh trong việc trích xuất công thức toán học từ ảnh chụp điện thoại. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng mới, giúp nâng cao hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.1. Hướng phát triển công nghệ

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu mới để cải thiện độ chính xác và hiệu suất trong việc trích xuất công thức toán học từ ảnh.

5.2. Tích hợp với các công nghệ khác

Việc tích hợp công nghệ này với các ứng dụng khác như phần mềm giáo dục có thể tạo ra những giải pháp toàn diện hơn cho người dùng.