I. Phát triển kỹ thuật
Luận án tập trung vào phát triển kỹ thuật theo bám đối tượng dựa trên mạng Siamese. Các kỹ thuật này nhằm nâng cao hiệu quả của bài toán theo bám đối tượng trong video, đặc biệt trong các tình huống thực tế phức tạp như thay đổi ánh sáng, che lấp, và chuyển động nhanh. Học sâu và mạng nơ-ron được sử dụng để tối ưu hóa các mô hình, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý.
1.1. Mạng Siamese trong theo bám đối tượng
Mạng Siamese là một kiến trúc mạng nơ-ron được thiết kế để so sánh hai đầu vào và xác định mức độ tương đồng giữa chúng. Trong bài toán theo bám đối tượng, mạng này được sử dụng để so sánh đối tượng mục tiêu với các vùng tìm kiếm trong video. Ưu điểm của mạng Siamese là khả năng xử lý thời gian thực và độ chính xác cao, đặc biệt khi kết hợp với các kỹ thuật học sâu.
1.2. Tối ưu hóa thuật toán
Luận án đề xuất các phương pháp tối ưu hóa thuật toán để cải thiện hiệu suất của mô hình. Các kỹ thuật như phân loại đối tượng và nhận diện hình ảnh được tích hợp để tăng cường khả năng nhận diện và theo bám đối tượng trong các điều kiện khác nhau. Mô hình hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để đảm bảo tính chính xác của các thuật toán.
II. Ứng dụng thực tiễn
Luận án không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn nhấn mạnh vào ứng dụng thực tiễn của các kỹ thuật được đề xuất. Các mô hình được phát triển có thể áp dụng trong các lĩnh vực như giám sát an ninh, chống máy bay không người lái (UAV), và xe tự lái. Học máy và mạng nơ-ron đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các ứng dụng này.
2.1. Giám sát an ninh
Các mô hình theo bám đối tượng dựa trên mạng Siamese được sử dụng để giám sát an ninh trong các khu vực công cộng. Khả năng xử lý thời gian thực và độ chính xác cao giúp phát hiện và theo dõi các đối tượng đáng ngờ một cách hiệu quả. Nhận diện hình ảnh và phân loại đối tượng là các công nghệ chính được áp dụng trong lĩnh vực này.
2.2. Chống UAV
Trong lĩnh vực quân sự, các mô hình theo bám đối tượng được sử dụng để chống lại các mối đe dọa từ máy bay không người lái (UAV). Mạng Siamese giúp theo dõi và xác định vị trí của UAV trong thời gian thực, từ đó đưa ra các biện pháp phòng thủ kịp thời. Học sâu và tối ưu hóa thuật toán là các yếu tố then chốt trong việc phát triển các hệ thống này.
III. Đánh giá và kết quả
Luận án đưa ra các đánh giá chi tiết về hiệu quả của các mô hình được đề xuất. Các kết quả thực nghiệm được so sánh với các phương pháp hiện có trên các bộ dữ liệu chuẩn như VOT2018, UAV123, và OTB100. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu được sử dụng để đảm bảo tính khách quan và chính xác của các đánh giá.
3.1. So sánh với các phương pháp hiện có
Các mô hình được đề xuất trong luận án được so sánh với các phương pháp hiện có trên các bộ dữ liệu chuẩn. Kết quả cho thấy các mô hình dựa trên mạng Siamese có độ chính xác cao hơn và tốc độ xử lý nhanh hơn. Học sâu và tối ưu hóa thuật toán là các yếu tố chính giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình này.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Các kết quả thực nghiệm được trình bày chi tiết trong luận án, bao gồm các chỉ số đánh giá như độ chính xác, tốc độ xử lý, và khả năng xử lý các tình huống phức tạp. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu được sử dụng để đảm bảo tính khách quan và chính xác của các kết quả này.
