Khai Thác Các Kỹ Thuật Khai Phá Mẫu Hiệu Quả Cho Bài Toán Tái Định Danh Người Không Giám Sát

• Tác giả: Nguyễn Tiến Hưng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Vinh Tiệp
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Khai Thác Kỹ Thuật Khai Phá Mẫu Hiệu Quả Trong Tái Định Danh Người Không Giám Sát
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Overview
• 1.2. Person Re-identification
• 1.3. Problem Definition
• 2. RELATED WORKS
• 2.1. Unsupervised representation learning
• 2.2. Deep neural networks
• 2.3. Loss Function
• 2.4. Consistent mining strategy
• 2.5. Adaptive mining strategy
• 2.6. Cluster Centroid Contrastive Loss
• 2.7. Memory Based Hard Mining Scheme
• 2.8. Dynamic Centroid Update Policy
• 2.9. Adaptive Positive Mining Instance Contrastive Loss
• 2.10. Mean Average Precision
• 2.11. Comparison with State-of-the-art Methods
• 2.12. Future Direction
• REFERENCES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES

I. Tổng Quan Về Khai Thác Kỹ Thuật Khai Phá Mẫu Hiệu Quả

Bài toán tái định danh người không giám sát đang trở thành một thách thức lớn trong lĩnh vực thị giác máy tính. Việc nhận diện lại một người từ nhiều hình ảnh mà không cần dữ liệu gán nhãn là một nhiệm vụ phức tạp. Kỹ thuật khai thác mẫu hiệu quả có thể giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện. Nghiên cứu này sẽ khám phá các phương pháp hiện có và đề xuất các giải pháp mới nhằm nâng cao hiệu quả của quá trình tái định danh.

1.1. Khái Niệm Về Tái Định Danh Người Không Giám Sát

Tái định danh người không giám sát là quá trình nhận diện một cá nhân từ nhiều nguồn hình ảnh mà không cần dữ liệu gán nhãn. Điều này có ứng dụng quan trọng trong giám sát an ninh và quản lý đám đông.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Khai Thác Dữ Liệu

Khai thác dữ liệu là một phần quan trọng trong việc phát triển các mô hình học không giám sát. Việc sử dụng các kỹ thuật khai thác mẫu hiệu quả có thể giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình này.

II. Thách Thức Trong Tái Định Danh Người Không Giám Sát

Bài toán tái định danh người không giám sát gặp phải nhiều thách thức lớn. Các yếu tố như sự thay đổi về ánh sáng, góc nhìn và sự che khuất có thể làm giảm độ chính xác của các mô hình. Việc phát hiện và xử lý các vấn đề này là rất cần thiết để cải thiện hiệu suất của hệ thống.

2.1. Vấn Đề Về Ánh Sáng Và Góc Nhìn

Sự thay đổi về ánh sáng và góc nhìn có thể gây khó khăn trong việc nhận diện. Các mô hình cần được thiết kế để xử lý những biến đổi này một cách hiệu quả.

2.2. Sự Che Khuất Trong Môi Trường Thực Tế

Trong các tình huống đông đúc, sự che khuất có thể làm giảm khả năng nhận diện. Việc phát triển các phương pháp để xử lý tình huống này là rất quan trọng.

III. Phương Pháp Khai Thác Mẫu Hiệu Quả Trong Tái Định Danh

Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp khai thác mẫu hiệu quả cho bài toán tái định danh người không giám sát. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các mô hình học sâu và các kỹ thuật khai thác thông tin để cải thiện độ chính xác.

3.1. Mô Hình Hóa Dữ Liệu Không Giám Sát

Mô hình hóa dữ liệu không giám sát là một trong những phương pháp chính trong nghiên cứu này. Việc áp dụng các kỹ thuật học sâu giúp cải thiện khả năng nhận diện.

3.2. Kỹ Thuật Khai Thác Thông Tin

Kỹ thuật khai thác thông tin giúp phát hiện các mẫu quan trọng trong dữ liệu. Điều này có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình tái định danh.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Kỹ Thuật Khai Phá Mẫu

Các kỹ thuật khai thác mẫu hiệu quả có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giám sát an ninh đến quản lý đám đông. Việc áp dụng các phương pháp này có thể giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc nhận diện người.

4.1. Ứng Dụng Trong Giám Sát An Ninh

Kỹ thuật khai thác mẫu hiệu quả có thể được sử dụng để cải thiện hệ thống giám sát an ninh, giúp nhận diện nhanh chóng và chính xác các cá nhân trong không gian công cộng.

4.2. Ứng Dụng Trong Quản Lý Đám Đông

Trong quản lý đám đông, việc nhận diện người có thể giúp kiểm soát tình hình và đảm bảo an toàn cho các sự kiện lớn.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Tái Định Danh Người Không Giám Sát

Tương lai của bài toán tái định danh người không giám sát hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ với sự phát triển của công nghệ học máy. Việc cải thiện các phương pháp khai thác mẫu sẽ giúp nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế.

5.1. Xu Hướng Nghiên Cứu Trong Tương Lai

Các xu hướng nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu và cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện thực tế.

5.2. Tác Động Của Công Nghệ Mới

Công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học sâu sẽ có tác động lớn đến việc phát triển các phương pháp tái định danh người không giám sát.