I. Mạng Neural Tích Chập
Mạng neural tích chập (CNN) là một mô hình học sâu được sử dụng rộng rãi trong xử lý hình ảnh và nhận dạng đối tượng. Luận văn tập trung vào việc giới thiệu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của CNN, bao gồm các lớp tích chập, lớp tổng hợp (pooling), và lớp kết nối đầy đủ (fully connected). CNN có khả năng trích xuất đặc trưng từ hình ảnh thông qua các bộ lọc (filters) và giảm chiều dữ liệu bằng các lớp tổng hợp. Điều này giúp tăng hiệu suất và độ chính xác trong các bài toán nhận dạng hình ảnh.
1.1. Định nghĩa và cấu trúc
CNN là một mạng neural được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới, như hình ảnh. Cấu trúc cơ bản của CNN bao gồm các lớp tích chập, lớp ReLU, lớp tổng hợp, và lớp kết nối đầy đủ. Các lớp tích chập sử dụng bộ lọc để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, trong khi lớp tổng hợp giảm kích thước dữ liệu và tăng tính bất biến đối với các biến đổi hình học.
1.2. Tính chất của CNN
CNN có tính chất kết nối cục bộ và chia sẻ trọng số, giúp giảm số lượng tham số cần huấn luyện. Ngoài ra, CNN có khả năng phát hiện đặc trưng từ đơn giản đến phức tạp qua các lớp tích chập, từ các cạnh và đường nét cơ bản đến các đối tượng phức tạp hơn.
II. Nhận Dạng Biển Số Xe
Nhận dạng biển số xe (ANPR) là một ứng dụng quan trọng của thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo. Luận văn trình bày tổng quan về hệ thống ANPR, bao gồm các phương pháp xử lý hình ảnh và nhận dạng ký tự. Hệ thống ANPR thường bao gồm các bước: phát hiện vùng biển số, tách ký tự, và nhận dạng ký tự. Các phương pháp như biến đổi Hough và hình thái học được sử dụng để phát hiện biển số xe.
2.1. Phương pháp xử lý hình ảnh
Các phương pháp xử lý hình ảnh như chuyển đổi ảnh xám, lọc nhiễu, và phát hiện biên được sử dụng để chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho quá trình nhận dạng. Phương pháp biến đổi Hough giúp phát hiện các đường thẳng trong hình ảnh, trong khi hình thái học được sử dụng để tách biển số khỏi nền.
2.2. Nhận dạng ký tự
Sau khi tách biển số, các ký tự được nhận dạng bằng các mô hình học sâu như CNN. Quá trình này bao gồm chuẩn hóa ký tự, trích xuất đặc trưng, và phân loại ký tự. CNN được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn để đạt độ chính xác cao trong nhận dạng.
III. Ứng Dụng Mạng Neural Tích Chập
Luận văn trình bày việc áp dụng mạng neural tích chập vào bài toán nhận dạng biển số xe. Mô hình CNN được huấn luyện trên tập dữ liệu hình ảnh biển số xe để nhận dạng các ký tự. Kết quả thực nghiệm cho thấy CNN đạt độ chính xác cao trong việc nhận dạng ký tự, đặc biệt trong các điều kiện ánh sáng và góc chụp khác nhau.
3.1. Xây dựng mô hình
Mô hình CNN được xây dựng với các lớp tích chập, lớp tổng hợp, và lớp kết nối đầy đủ. Dữ liệu huấn luyện bao gồm các hình ảnh biển số xe được chuẩn hóa và gán nhãn. Quá trình huấn luyện sử dụng thuật toán lan truyền ngược để tối ưu hóa các trọng số của mạng.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình CNN đạt độ chính xác trên 95% trong việc nhận dạng ký tự. Mô hình cũng thể hiện khả năng xử lý tốt các hình ảnh có nhiễu hoặc biến dạng, chứng tỏ tính hiệu quả của CNN trong bài toán nhận dạng biển số xe.
