Khảo Sát Các Phương Pháp Phát Hiện Đối Tượng Trong Tài Liệu Ảnh

• Tác giả: Nguyễn Thanh Tường Vi
• Người hướng dẫn: ThS. Võ Duy Nguyên
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cử nhân ngành Khoa học Dữ liệu
• Đề tài: Khảo Sát Các Phương Pháp Phát Hiện Đối Tượng Trong Tài Liệu Ảnh
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Lí do chọn đề tài
• 1.2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Giới thiệu bài toán
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Các phương pháp truyền thống
• 2.2. Các phương pháp học sâu
• 2.2.1. Faster R-CNN
• 2.2.2. Dynamic Programming Based Approach
• 2.2.3. Fully Convolutional Neural Networks
• 3. CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP VÀ BỘ DỮ LIỆU
• 3.1. Khảo sát các phương pháp
• 3.2. Kiến trúc mô hình
• 3.3. Dynamic Quality in the Training Procedure
• 3.3.1. Proposal Classification
• 3.3.2. Bounding Box Regression
• 3.3.3. Dynamic Label Assignment
• 3.3.4. Dynamic Smooth Loss
• 3.4. Deformable Transformers for end-to-end Object Detection
• 3.4.1. Deformable Attention Module
• 3.4.2. Multi-scale Deformable Attention Module
• 3.4.3. Deformable Transformer Encoder
• 3.4.4. Deformable Transformer Decoder
• 3.4.5. Cải tiến bổ sung và Variants cho Deformable DETR
• 3.4.6. Iterative Bounding Box Refinement
• 3.4.7. Deformable DETR hai giai đoạn
• 3.5. So sánh các cơ chế attention và kết hợp các module attention vào mạng sâu
• 3.6. Khảo sát các bộ dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Quy trình nghiên cứu, thực nghiệm
• 4.2. Dữ liệu thực nghiệm
• 4.3. Phương pháp đánh giá
• 4.3.1. Intersection Over Union (IoU)
• 4.3.2. Mean Average Precision (mAP)
• 4.4. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
• 4.4.1. Kết quả thực nghiệm
• 4.4.2. Trực quan hóa kết quả
• 4.4.3. Đánh giá kết quả
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Khảo Sát Các Phương Pháp Phát Hiện Đối Tượng

Khảo sát các phương pháp phát hiện đối tượng trong tài liệu ảnh là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Việc phát hiện các đối tượng như bảng, hình và công thức trong tài liệu không chỉ giúp cải thiện khả năng truy xuất thông tin mà còn hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu. Các phương pháp hiện tại bao gồm cả truyền thống và hiện đại, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ học sâu. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp và thách thức trong việc phát hiện đối tượng.

1.1. Định Nghĩa và Tầm Quan Trọng Của Phát Hiện Đối Tượng

Phát hiện đối tượng là quá trình xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh. Điều này rất quan trọng trong việc trích xuất thông tin từ tài liệu, giúp cải thiện độ chính xác của các hệ thống OCR và các ứng dụng khác.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Các Phương Pháp Phát Hiện Đối Tượng

Các phương pháp phát hiện đối tượng đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ các thuật toán truyền thống đến các mô hình học sâu hiện đại. Sự chuyển mình này đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc xử lý hình ảnh tài liệu.

II. Các Thách Thức Trong Phát Hiện Đối Tượng Trong Tài Liệu Ảnh

Phát hiện đối tượng trong tài liệu ảnh gặp nhiều thách thức do sự đa dạng về hình thức và chất lượng của tài liệu. Các yếu tố như độ phân giải thấp, ảnh bị mờ, và sự che khuất của các đối tượng đều ảnh hưởng đến khả năng phát hiện. Những thách thức này cần được giải quyết để cải thiện hiệu suất của các phương pháp hiện tại.

2.1. Ảnh Bị Mờ và Chất Lượng Thấp

Chất lượng ảnh là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng phát hiện đối tượng. Ảnh bị mờ hoặc có độ phân giải thấp sẽ làm giảm độ chính xác của các thuật toán phát hiện.

2.2. Sự Đa Dạng Trong Hình Thái Đối Tượng

Các đối tượng trong tài liệu có thể có nhiều hình thái khác nhau, từ bảng đến hình ảnh. Sự đa dạng này tạo ra khó khăn trong việc phát hiện và phân loại chính xác.

III. Phương Pháp Truyền Thống Trong Phát Hiện Đối Tượng

Các phương pháp truyền thống như sử dụng các thuật toán hình học và phân tích hình ảnh đã được áp dụng để phát hiện đối tượng trong tài liệu. Mặc dù có những hạn chế, nhưng các phương pháp này vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp hiện đại.

3.1. Các Thuật Toán Hình Học Cơ Bản

Các thuật toán hình học như phân đoạn và nhận diện biên được sử dụng để xác định vị trí của các đối tượng trong tài liệu. Tuy nhiên, chúng thường gặp khó khăn với các đối tượng phức tạp.

3.2. Phân Tích Hình Ảnh Truyền Thống

Phân tích hình ảnh truyền thống dựa vào các đặc trưng hình học và màu sắc để phát hiện đối tượng. Mặc dù hiệu quả trong một số trường hợp, nhưng không thể so sánh với các phương pháp học sâu hiện đại.

IV. Phương Pháp Học Sâu Trong Phát Hiện Đối Tượng

Phương pháp học sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực phát hiện đối tượng. Các mô hình như Faster R-CNN, YOLO và SSD đã cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc phát hiện đối tượng trong tài liệu ảnh. Những phương pháp này sử dụng mạng nơ-ron sâu để cải thiện độ chính xác và tốc độ phát hiện.

4.1. Faster R CNN Mô Hình Tiên Tiến

Faster R-CNN là một trong những mô hình học sâu tiên tiến nhất cho phát hiện đối tượng. Nó kết hợp giữa phân loại và định vị, cho phép phát hiện nhanh chóng và chính xác.

4.2. YOLO Phát Hiện Thời Gian Thực

YOLO (You Only Look Once) là một phương pháp phát hiện đối tượng nổi bật, cho phép phát hiện trong thời gian thực. Mô hình này chia hình ảnh thành lưới và dự đoán các bounding box cho từng ô.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phát Hiện Đối Tượng Trong Tài Liệu Ảnh

Phát hiện đối tượng trong tài liệu ảnh có nhiều ứng dụng thực tiễn, từ việc trích xuất thông tin đến hỗ trợ trong các hệ thống tìm kiếm tài liệu. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất làm việc mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng.

5.1. Trích Xuất Thông Tin Từ Tài Liệu

Việc phát hiện đối tượng giúp trích xuất thông tin quan trọng từ tài liệu, hỗ trợ trong việc phân tích và xử lý dữ liệu.

5.2. Hệ Thống Tìm Kiếm Tài Liệu

Các hệ thống tìm kiếm tài liệu sử dụng phát hiện đối tượng để cải thiện khả năng truy xuất thông tin, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và truy cập dữ liệu cần thiết.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Khảo sát các phương pháp phát hiện đối tượng trong tài liệu ảnh cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ học sâu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết. Hướng phát triển tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý của các mô hình hiện tại.

6.1. Tương Lai Của Phát Hiện Đối Tượng

Tương lai của phát hiện đối tượng trong tài liệu ảnh sẽ phụ thuộc vào sự phát triển của các mô hình học sâu và công nghệ mới. Việc cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý sẽ là mục tiêu chính.

6.2. Nghiên Cứu Thêm Về Các Phương Pháp Mới

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới để giải quyết các thách thức hiện tại trong phát hiện đối tượng, từ đó nâng cao hiệu suất và khả năng ứng dụng.