Khóa Luận Tốt Nghiệp: Nghiên Cứu và Xây Dựng Hệ Thống Truy Vấn Video Trên Tập Dữ Liệu V3C1

• Tác giả: Nguyễn Hồng Quang
• Người hướng dẫn: TS. Mai Tiến Dũng
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Khóa Luận Tốt Nghiệp Tìm Hiểu Và Xây Dựng Hệ Thống Truy Vấn Video Trên Tập Dữ Liệu V3C1
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Đặt van đề
• 1.2. Mục tiêu và phạm vi
• 1.2.1. Mục tiêu
• 1.2.2. Phạm vi
• 1.3. Đóng góp của khóa luận
• 1.4. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: KIÊN THỨC CƠ SỞ VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Mở đầu
• 2.2. Giới thiệu một số khái niệm cơ bản và các bài toán liên quan
• 2.2.1. Một số khái niệm cơ bản
• 2.2.2. Bài toán truy vấn video
• 2.2.2.1. Các đặc trưng cơ bản của video
• 2.2.2.2. Các kỹ thuật lập chỉ mục trong không gian đa chiều
• 2.2.3. Mô hình truy vấn video đơn giản
• 2.2.3.1. Mô hình Transformer
• 2.2.3.1.1. Hạn chế của các Recurrent Model
• 2.2.3.1.2. Kiến trúc mô hình
• 2.2.3.1.3. Encoder và Decoder
• 2.2.3.1.4. Cơ chế tập trung (Attention)
• 2.2.3.1.5. Scaled Dot-Product Attention
• 2.2.3.1.6. Multi-Head Attention
• 2.2.3.1.7. Position-wise Feed-Forward Networks
• 2.2.3.2. Vision Transformer
• 2.2.3.3. Tích chập giãn nở (Dilated Convolution)
• 2.2.3.4. Giới thiệu về cuộc thi VBS
• 2.2.3.5. Các hệ thống đã tham dự cuộc thi VBS
• 2.2.3.6. Kết quả từ các hệ thống trong VBS2020
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRUY VẤN VIDEO TRÊN BỘ DỮ LIỆU V3C1
• 3.1. Giới thiệu về bộ dữ liệu V3C1
• 3.2. Giao diện của hệ thống
• 3.3. Phương pháp xây dựng hệ thống
• 3.3.1. Tiền xử lí dữ liệu
• 3.3.2. Quá trình tiền xử lý dữ liệu
• 3.3.3. Xây dựng Mô-đun Tìm kiếm bằng câu mô tả
• 3.3.4. Quá trình xây dựng mô-đun
• 3.3.5. Xây dựng Module Scene-text search
• 3.3.6. Quá trình xây dựng mô-đun
• 3.3.7. Xây dựng Mô-đun truy vấn bằng loại âm thanh
• 3.3.8. Quá trình xây dựng mô-đun
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Mở đầu
• 4.2. Tiến hành thực nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH HÌNH VẼ
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng quan về khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính

Khóa luận tốt nghiệp với chủ đề "Tìm hiểu và xây dựng hệ thống truy vấn video trên tập dữ liệu V3C1" là một nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính. Đề tài này không chỉ giúp sinh viên nắm vững kiến thức lý thuyết mà còn áp dụng thực tiễn vào việc phát triển hệ thống truy vấn video. Hệ thống này sẽ hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trong một khối lượng dữ liệu video khổng lồ, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc quản lý và truy xuất thông tin.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu chính của khóa luận là xây dựng một hệ thống truy vấn video hiệu quả trên tập dữ liệu V3C1. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu các phương pháp truy vấn, trích xuất đặc trưng và đánh giá hiệu quả của hệ thống.

1.2. Đóng góp của khóa luận

Khóa luận này đóng góp vào việc phát triển các phương pháp truy vấn video, từ đó giúp nâng cao khả năng tìm kiếm thông tin trong các hệ thống thông tin hiện đại. Ngoài ra, nó cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về các thách thức trong việc xử lý dữ liệu video.

II. Thách thức trong việc xây dựng hệ thống truy vấn video

Việc xây dựng hệ thống truy vấn video đối mặt với nhiều thách thức lớn. Đầu tiên là sự đa dạng về nội dung video, điều này làm cho việc tổ chức và tìm kiếm thông tin trở nên phức tạp hơn. Thứ hai, việc thiếu cấu trúc trong dữ liệu video khiến cho không gian tìm kiếm trở nên rộng lớn và khó khăn trong việc xác định thông tin cần thiết.

2.1. Độ phong phú của nội dung video

Nội dung video rất phong phú và đa dạng, từ hình ảnh, âm thanh đến văn bản. Điều này tạo ra thách thức trong việc trích xuất và tổ chức thông tin một cách hiệu quả.

2.2. Thiếu cấu trúc trong dữ liệu video

Dữ liệu video thường không có cấu trúc rõ ràng, điều này làm cho việc truy vấn thông tin trở nên khó khăn. Cần có các phương pháp tiên tiến để tổ chức và tìm kiếm thông tin trong video.

III. Phương pháp xây dựng hệ thống truy vấn video hiệu quả

Để xây dựng hệ thống truy vấn video hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp tiên tiến trong việc trích xuất đặc trưng và tìm kiếm thông tin. Các mô hình học sâu và thuật toán trích xuất đặc trưng sẽ được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm.

3.1. Sử dụng mô hình học sâu

Mô hình học sâu sẽ được áp dụng để trích xuất đặc trưng từ video, giúp cải thiện độ chính xác trong việc tìm kiếm thông tin. Các mô hình như CNN và RNN sẽ được nghiên cứu và áp dụng.

3.2. Thuật toán tìm kiếm tương đồng

Các thuật toán tìm kiếm tương đồng sẽ được sử dụng để so sánh và tìm kiếm thông tin trong cơ sở dữ liệu video. Điều này giúp nâng cao hiệu quả truy vấn và giảm thời gian tìm kiếm.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống truy vấn video

Hệ thống truy vấn video có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như giáo dục, giải trí và quản lý thông tin. Việc áp dụng hệ thống này sẽ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và truy xuất thông tin từ các video một cách nhanh chóng và hiệu quả.

4.1. Ứng dụng trong giáo dục

Hệ thống có thể được sử dụng trong giáo dục để giúp sinh viên tìm kiếm các video học tập một cách nhanh chóng, từ đó nâng cao hiệu quả học tập.

4.2. Ứng dụng trong giải trí

Trong lĩnh vực giải trí, hệ thống giúp người dùng tìm kiếm các video theo sở thích cá nhân, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống

Khóa luận đã chỉ ra rằng việc xây dựng hệ thống truy vấn video trên tập dữ liệu V3C1 là một nhiệm vụ quan trọng và cần thiết. Hệ thống này không chỉ giúp giải quyết các vấn đề hiện tại mà còn mở ra hướng phát triển mới cho các nghiên cứu trong tương lai.

5.1. Kết luận

Hệ thống truy vấn video đã được xây dựng và đánh giá, cho thấy hiệu quả trong việc tìm kiếm thông tin. Các phương pháp áp dụng đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả.

5.2. Hướng phát triển tương lai

Trong tương lai, có thể mở rộng hệ thống để hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau và cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin, từ đó đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng.