I. Khóa Luận Tốt Nghiệp
Khóa luận tốt nghiệp này tập trung vào việc áp dụng khoa học máy tính để giải quyết vấn đề nhận diện văn bản ngoại cảnh (Scene Text Recognition - STR). Nghiên cứu đề xuất phương pháp thích ứng miền tăng tiến (Gradual Domain Adaptation - GDA) nhằm giảm thiểu khoảng cách giữa dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực tế. Khóa luận này được thực hiện bởi sinh viên Ho Chung Duc Khanh và Nguyen Thi Minh Phuong dưới sự hướng dẫn của PhD. Thanh Duc Ngo.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của khóa luận là đánh giá hiệu quả của thích ứng miền tăng tiến trong việc cải thiện độ chính xác của mô hình nhận diện văn bản ngoại cảnh. Nghiên cứu tập trung vào việc thêm các miền trung gian, thay đổi thứ tự miền, và tìm kiếm định tuyến miền phù hợp để tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
1.2. Phương pháp tiếp cận
Phương pháp thích ứng miền tăng tiến được đề xuất nhằm giảm thiểu khoảng cách miền bằng cách huấn luyện mô hình trên nhiều miền trung gian trước khi chuyển sang miền đích. Phương pháp này được đánh giá thông qua các thí nghiệm so sánh với các mô hình hiện đại khác.
II. Nhận Diện Văn Bản Ngoại Cảnh
Nhận diện văn bản ngoại cảnh là một nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Nghiên cứu này tập trung vào việc nhận diện văn bản trong các bối cảnh đa dạng như biển báo giao thông, biển số xe, và các hình ảnh kỹ thuật số.
2.1. Thách thức trong nhận diện văn bản
Một trong những thách thức lớn nhất trong nhận diện văn bản ngoại cảnh là sự đa dạng của điều kiện đầu vào, bao gồm font chữ, kích thước, màu sắc, và hướng văn bản. Ngoài ra, nhiễu nền và các yếu tố gây nhiễu khác cũng làm tăng độ phức tạp của nhiệm vụ.
2.2. Ứng dụng thực tế
Nhận diện văn bản ngoại cảnh có nhiều ứng dụng thực tế như nhận diện biển số xe, hệ thống kiểm soát truy cập, và tự động hóa quy trình xử lý tài liệu. Công nghệ này cũng hỗ trợ người khiếm thị trong việc tiếp cận thông tin.
III. Khoa Học Máy Tính và Thích Ứng Miền
Khoa học máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình thích ứng miền để giảm thiểu khoảng cách giữa dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực tế. Nghiên cứu này tập trung vào thích ứng miền tăng tiến, một phương pháp mới trong lĩnh vực này.
3.1. Thích ứng miền tăng tiến
Thích ứng miền tăng tiến là phương pháp huấn luyện mô hình trên nhiều miền trung gian để giảm thiểu khoảng cách miền trước khi chuyển sang miền đích. Phương pháp này đã được chứng minh hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của mô hình nhận diện văn bản ngoại cảnh.
3.2. Định tuyến miền
Định tuyến miền là quá trình lựa chọn thứ tự các miền trung gian để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Nghiên cứu này đánh giá ảnh hưởng của việc thay đổi thứ tự miền và tìm kiếm định tuyến miền phù hợp.
IV. Phân Tích Văn Bản và Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên
Phân tích văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là các công nghệ nền tảng hỗ trợ nhận diện văn bản ngoại cảnh. Nghiên cứu này sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của mô hình.
4.1. Mô hình hóa dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình biến đổi dữ liệu thô thành các đặc trưng có thể sử dụng trong huấn luyện mô hình. Nghiên cứu này sử dụng các mô hình học sâu để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh văn bản.
4.2. Học máy trong nhận diện văn bản
Học máy đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình nhận diện văn bản ngoại cảnh. Nghiên cứu này sử dụng các thuật toán học sâu để cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của mô hình.
V. Giá Trị và Ứng Dụng Thực Tiễn
Nghiên cứu này mang lại giá trị lớn trong việc cải thiện độ chính xác của các mô hình nhận diện văn bản ngoại cảnh. Phương pháp thích ứng miền tăng tiến có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như an ninh, giao thông, và tự động hóa.
5.1. Ứng dụng trong thực tế
Phương pháp thích ứng miền tăng tiến có thể được áp dụng trong các hệ thống nhận diện biển số xe, kiểm soát truy cập, và tự động hóa quy trình xử lý tài liệu. Công nghệ này cũng hỗ trợ người khiếm thị trong việc tiếp cận thông tin.
5.2. Đóng góp khoa học
Nghiên cứu này đóng góp vào lĩnh vực khoa học máy tính bằng cách đề xuất phương pháp thích ứng miền tăng tiến mới, giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình nhận diện văn bản ngoại cảnh. Kết quả nghiên cứu cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc lựa chọn định tuyến miền phù hợp.
