I. Giới thiệu
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào theo dõi đối tượng trọng yếu trong video, một bài toán quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính. Với sự phát triển của công nghệ nhận diện và hệ thống theo dõi, việc phát hiện và theo dõi đối tượng trong video đã trở thành một yêu cầu thiết yếu trong nhiều ứng dụng thực tế. Luận văn đề xuất một phương pháp mới sử dụng Bandelet transform kết hợp với năng lượng biên để cải thiện độ chính xác trong việc theo dõi đối tượng, đặc biệt trong môi trường ngoài trời.
1.1. Mục tiêu và nội dung
Mục tiêu chính của luận văn là phát triển một giải thuật hiệu quả để theo dõi đối tượng trọng yếu trong video, đặc biệt trong môi trường ngoài trời. Nội dung bao gồm việc tìm hiểu các phương pháp phân tích video, xử lý hình ảnh, và machine learning để xây dựng một hệ thống theo dõi đối tượng chính xác và ổn định.
1.2. Giới hạn đề tài
Luận văn giới hạn trong việc theo dõi đơn đối tượng trong môi trường ngoài trời, với các điều kiện như đối tượng chuyển động tuyến tính và xuất hiện liên tục trong khung hình. Các đối tượng được nghiên cứu chủ yếu là người đi bộ và xe hơi.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các kiến thức nền tảng về hệ thống giám sát thông minh, bao gồm các khối chức năng như phát hiện đối tượng, phân loại đối tượng, và theo dõi đối tượng. Các phương pháp xử lý hình ảnh và deep learning được phân tích để hiểu rõ cách thức hoạt động của các hệ thống giám sát hiện đại.
2.1. Hệ thống giám sát thông minh
Hệ thống giám sát thông minh bao gồm các khối chức năng chính như phát hiện đối tượng, phân lớp đối tượng, theo vết đối tượng, và nhận dạng hành vi. Các khối này hoạt động liên tục để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của hệ thống.
2.2. Phương pháp theo dõi đối tượng
Các phương pháp theo dõi đối tượng được chia thành bốn nhóm chính: theo vết dựa trên mô hình, theo vết dựa trên vùng, theo vết dựa trên đường viền, và theo vết dựa trên đặc trưng. Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, đặc biệt trong việc xử lý các tình huống đối tượng bị chồng lấp.
III. Giải thuật đề xuất
Luận văn đề xuất một giải thuật mới sử dụng Bandelet transform kết hợp với năng lượng biên để theo dõi đối tượng trong môi trường ngoài trời. Giải thuật này tập trung vào việc cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí và hình dạng của đối tượng qua các frame.
3.1. Mô hình tổng quát
Giải thuật đề xuất bao gồm các bước chính như 2D Wavelet transform, quad-tree segmentation, và geometric flow direction. Các bước này giúp xác định chính xác vị trí và hình dạng của đối tượng trong từng frame.
3.2. Hiện thực giải thuật
Giải thuật được hiện thực thông qua việc sử dụng các giá trị thống kê của Bandelet transform để rút trích đặc trưng của đối tượng. Quá trình này giúp tăng độ chính xác và giảm sai số trong việc theo dõi đối tượng.
IV. Thực nghiệm và kết quả
Chương này trình bày quy trình thực nghiệm và kết quả kiểm chứng giải thuật đề xuất. Các thử nghiệm được thực hiện trên các tập dữ liệu video khác nhau để đánh giá hiệu quả của giải thuật.
4.1. Tập dữ liệu thử nghiệm
Các thử nghiệm được thực hiện trên các video ngoài trời với các đối tượng chính là người đi bộ và xe hơi. Tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá độ chính xác và ổn định của giải thuật.
4.2. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy giải thuật đề xuất cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc theo dõi đối tượng so với các phương pháp truyền thống như Wavelet transform và Bandelet transform.
V. Kết luận
Luận văn đã đề xuất một giải thuật hiệu quả để theo dõi đối tượng trọng yếu trong video, đặc biệt trong môi trường ngoài trời. Giải thuật sử dụng Bandelet transform kết hợp với năng lượng biên đã chứng minh được tính ưu việt trong việc cải thiện độ chính xác và giảm sai số.
5.1. Đóng góp của luận văn
Luận văn đóng góp vào việc phát triển các phương pháp theo dõi đối tượng trong khoa học máy tính, đặc biệt trong các ứng dụng thực tế như giám sát an ninh và điều phối giao thông.
5.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc mở rộng giải thuật để theo dõi nhiều đối tượng cùng lúc và cải thiện khả năng xử lý trong các điều kiện môi trường phức tạp hơn.
