Luận án tiến sĩ khoa học máy tính: Cải tiến kỹ thuật phát hiện và thay thế đối tượng trong video

Luận án tiến sĩ khoa học máy tính tập trung nghiên cứu cải tiến kỹ thuật phát hiện và thay thế đối tượng trong video, ứng dụng công nghệ tiên tiến.

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2020

136
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC HÌNH VẼ

1. PHẦN MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết

1.2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án

1.3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu của luận án

1.4. Đóng góp chính của luận án

1.5. Phương pháp và nội dung nghiên cứu

1.6. Cấu trúc luận án

2. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN VÀ THAY THẾ ĐỐI TƯỢNG TRONG VIDEO

2.1. Tổng quan về video và bài toán phát hiện và thay thế đối tượng trong video

2.2. Khái quát về video

2.3. Bài toán thay thế đối tượng trong video

2.4. Một số khái niệm

2.5. Dò tìm đối tượng trong video

2.6. Nhận dạng hình dạng đối tượng trong video

2.7. Phát hiện đối tượng trong video. Phân vùng đối tượng

2.8. Thay thế đối tượng trong video

2.9. Các thách thức cho bài toán thay thế đối tượng

2.10. Tổng quan về các kỹ thuật áp dụng trong hệ thống thay thế đối tượng trong video. Dựa trên điểm đặc trưng

2.11. Dựa trên các mô hình từng phần của đối tượng. Dựa trên mạng nơron nhân chập. Phát hiện đối tượng quảng cáo. Nhận dạng hình dạng đối tượng

2.12. Lượng tử hóa vector

2.13. Lượng tử hóa tích đề các. Nhận dạng hình dạng dựa trên tìm kiếm ANN

2.14. Các kỹ thuật hoàn thiện video

2.15. Video inpainting dựa trên lấy mẫu

2.16. Inpainting ảnh sử dụng DCNN cho không gian 2D

2.17. Video inpainting sử dụng DCNN cho không gian 3D

2.18. Kết luận chương 1

3. PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRONG VIDEO

3.1. Dò tìm đối tượng trong video

3.2. Khái quát về mô hình dò tìm đối tượng YOLO

3.3. Mô hình dò tìm đối tượng cải tiến YOLO-Adv

3.4. Cải tiến trong hàm loss

3.5. Cải tiến trong kiến trúc mạng

3.6. Trích chọn đặc trưng

3.7. Ước lượng, đánh giá mô hình cải tiến

3.8. Dữ liệu kiểm thử

3.9. Môi trường cài đặt

3.10. Ước lượng, đánh giá

3.11. Nhận dạng hình dạng đối tượng

3.12. Mô hình lập chỉ mục PSVQ

3.13. Tìm kiếm ANN dựa trên cây phân cụm thứ bậc

3.14. Ước lượng, đánh giá

3.15. Dữ liệu và cấu hình hệ thống kiểm thử

3.16. Ước lượng, đánh giá chất lượng mã hóa của PSVQ

3.17. Ước lượng, đánh giá tốc độ tìm kiếm với PSVQ

3.18. Ước lượng, đánh giá giải thuật tìm kiếm cây phân cụm thứ bậc kết hợp PSVQ

3.19. Kết luận chương 2

4. THAY THẾ ĐỐI TƯỢNG VÀ HOÀN THIỆN VIDEO

4.1. Phân vùng đối tượng

4.2. Các kỹ thuật phân vùng thực thể

4.3. Mô hình phân vùng thực thể

4.4. Phát sinh mặt nạ vùng

4.5. Phân vùng thực thể bằng Mask R-CNN

4.6. Kết quả thực nghiệm mô hình phân vùng

4.7. Mô hình hoàn thiện video

4.8. Kiến trúc mô hình V-RBPconv

4.9. Mô hình kiến trúc mạng RBPconv

4.10. Ước lượng, đánh giá mô hình hoàn thiện video

4.11. Môi trường thực nghiệm

4.12. Kết quả so sánh định tính

4.13. Kết quả so sánh định lượng

4.14. Kết luận chương 3

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Nghiên cứu và cải tiến kỹ thuật phát hiện đối tượng trong video

Luận án tập trung vào nghiên cứucải tiến kỹ thuật phát hiện đối tượng trong video, đặc biệt là các đối tượng quảng cáo. Phương pháp tiếp cận dựa trên mạng nơron tích chập sâu (DCNN) được sử dụng để tăng hiệu năng và độ chính xác. Mô hình YOLO-Adv được cải tiến từ YOLO để phù hợp với bài toán dò tìm đối tượng trong video. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu Flickrlogos-47 cho thấy mô hình cải tiến đạt tốc độ và độ chính xác cao hơn so với các phiên bản trước.

1.1. Mô hình YOLO Adv

Mô hình YOLO-Adv được cải tiến từ YOLO với các thay đổi trong hàm loss và kiến trúc mạng. Cải tiến này giúp tăng tốc độ dò tìm đối tượng trong video theo thời gian thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này đạt mAP (Mean Average Precision) cao hơn trên tập dữ liệu Flickrlogos-47, đồng thời duy trì tốc độ xử lý nhanh.

1.2. Trích chọn đặc trưng

Quá trình trích chọn đặc trưng được tối ưu hóa để tăng độ chính xác trong việc nhận dạng đối tượng. Các vector đặc trưng được trích xuất từ mô hình YOLO-Adv giàu thông tin, hỗ trợ tốt cho các bước xử lý tiếp theo như nhận dạng hình dạng đối tượng.

II. Kỹ thuật nhận dạng và thay thế đối tượng trong video

Luận án đề xuất các kỹ thuật nhận dạngthay thế đối tượng trong video dựa trên phương pháp lượng tử hóa tích đề các (PQ)cây phân cụm thứ bậc. Kỹ thuật PSVQ (Product sub-vector quantization) được sử dụng để lập chỉ mục các vector đặc trưng, giúp tăng tốc độ tìm kiếm và nhận dạng đối tượng. Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu lớn như ANN_GISTVGG cho thấy hiệu quả vượt trội của phương pháp này.

2.1. Lượng tử hóa tích đề các PQ

Phương pháp PQ được cải tiến thành PSVQ để tối ưu hóa việc lập chỉ mục các vector đặc trưng. Kỹ thuật này giúp giảm thời gian tìm kiếm và tăng độ chính xác trong việc nhận dạng hình dạng đối tượng.

2.2. Cây phân cụm thứ bậc

Cây phân cụm thứ bậc được kết hợp với PSVQ để tăng tốc độ tìm kiếm các đối tượng tương đồng. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này đạt hiệu suất cao trên các tập dữ liệu lớn.

III. Hoàn thiện video sau thay thế đối tượng

Luận án nghiên cứu các kỹ thuật hoàn thiện video sau khi thay thế đối tượng, đặc biệt là video inpainting. Mô hình V-RBPconv được đề xuất để tái tạo các vùng bị phá hủy trong video, đảm bảo tính kết cấu không gian và thời gian. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu Places2FVI cho thấy mô hình này vượt trội so với các phương pháp hiện có.

3.1. Video inpainting

Kỹ thuật video inpainting được sử dụng để hoàn thiện các vùng bị phá hủy trong video. Mô hình V-RBPconv được cải tiến để tăng độ chính xác và tốc độ xử lý. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này đạt PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)SSIM (Structural Similarity Index) cao hơn so với các phương pháp khác.

3.2. Mô hình V RBPconv

Mô hình V-RBPconv được thiết kế để tối ưu hóa quá trình tái tạo video. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu FVI cho thấy mô hình này đạt hiệu suất cao trong việc hoàn thiện các vùng bị phá hủy.

01/03/2025
Luận án tiến sĩ khoa học máy tính nghiên cứu cải tiến kỹ thuật phát hiện và thay thế đối tượng trong video

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về bài toán phát hiện và thay thế đối tượng trong video. Trình bày các nghiên cứu liên quan đến bài toán phát hiện đối tượng bao gồm hai pha dò tìm và nhận dạng, bài toán thay thế đối tượng quảng cáo trong các video thuộc lĩnh vực thương mại gồm các công đoạn phân vùng, thay thế và hoàn thiện video. Bên cạnh đó, luận án đưa ra mô hình tổng quát cho hệ thống thay thế đối tượng trong video cùng các khái niệm liên quan. Thông qua đó xác định rõ vấn đề đặt ra cần nghiên cứu, vị trí nghiên cứu, xu hướng phát triển để đưa ra các giải pháp giải quyết vấn đề đặt ra.

Chương 2: Phát hiện đối tượng trong video. Trình bày chi tiết mô hình YOLO-Adv cải tiến, phát triển từ mô hình dò tìm đối tượng YOLO tương thích với lớp bài toán dò tìm đối tượng quảng cáo trong video. Các kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu flickrlogos-47 được phân tích, chứng minh độ chính xác và tốc độ dò tìm đối tượng của mô hình cải tiến là nhanh hơn các phiên bản của mô hình YOLO và các mô hình hiện tại khác. Tiếp theo, kỹ thuật lập chỉ mục dữ liệu PSVQ (Product sub-vector quantization) cải tiến, phát triển từ phương pháp lập chỉ mục lượng tử hóa tích đề các (product quantization-PQ) trên tập dữ liệu vector đặc trưng có số chiều lớn ứng dụng cho bài toán nhận dạng hình dạng của đối tượng được trình bày chi tiết.

Các kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu có số chiều lớn như ANN_GIST, VGG cũng được trình bày ngay sau phần trình bày lý thuyết. Chương 3: Thay thế đối tượng và hoàn thiện video. Trình bày kỹ thuật phân vùng thực thể áp dụng để trích chọn vùng đối tượng xuất hiện trong ảnh. Tiếp theo, kỹ thuật hoàn thiện, tái tạo video V-RBPconv dựa trên nền tảng của mô hình RBPConv được sử dụng cho bài toán tái tạo các vùng bị phá hủy.

Những vùng này có sự đa dạng về hình dạng và kích thước sinh ra sau trong quá trình hậu xử lý như loại bỏ, thay thế đối tượng không mong muốn khỏi video. Cuối cùng, các kết quả thực nghiệm của mô hình trên các tập dữ liệu phổ biến cũng được trình bày. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN VÀ THAY THẾ ĐỐI TƯỢNG TRONG VIDEO Trong chương tổng quan này luận án trình bày mô hình tổng quan cho bài toán phát hiện và thay thế đối tượng trong video, mô tả chi tiết các thành phần trong hệ thống cũng như đưa ra các khái niệm có liên quan. Bên cạnh đó luận án hệ thống lại các nghiên cứu liên quan đến các mô hình, kỹ thuật áp dụng trong hệ thống phát hiện và thay thế đối tượng, phân tích ưu, nhược điểm của các kỹ thuật này làm tiền đề cho những nội dung nghiên cứu trong các chương sau đó.

Cụ thể, tổng quan về bài toán phát hiện và thay thế đối tượng trong video được trình bày trong phần 1. Các nghiên cứu liên quan đến mô hình dò tìm đối tượng trong video được phân tích trong phần 1. Tiếp theo, các kỹ thuật nhận dạng đối tượng được trình bày trong phần 1. Cuối cùng các nghiên cứu liên quan đến hoàn thiện vùng bị phá hủy trong video được trình bày trong phần 1.

Cấu trúc phân cấp của video 1. Tổng quan về video và bài toán phát hiện và thay thế đối tượng trong video 1. Khái quát về video Video là sự phối hợp đồng bộ thu hoặc phát một chuỗi các hình ảnh và âm thanh theo thời gian thực để thể hiện thế giới thực. Bản chất của video là 8 tập hợp các khung hình (frame), mỗi khung hình tương ứng là một ảnh tĩnh.

Tập hợp các chuỗi các khung hình liên tiếp, không thể chia nhỏ hơn, ứng với một thao tác camera đơn tạo thành một lia (Shot). Tập các shot liên quan về không gian và liền kề về thời gian, cùng mô tả một nội dung ngữ nghĩa hoặc một tình tiết tạo thành một cảnh quay (Scene). Cấu trúc phân cấp của video được thể hiện trong hình 1. Video truyền thống các tín hiệu thu và phát dưới dạng tương tự.

Tín hiệu hình ảnh và tín hiệu âm thanh được phát đồng bộ nhau. Tuy nhiên, các thao tác với video ở dạng tương tự như điều khiển, khử nhiễu,. rất phức tạp. Vì vậy, ngày nay các video tương tự ít được sử dụng mà thay bằng các video số.

Với video số các tín hiệu thu và phát chuỗi hình ảnh âm thanh được số hóa thành dãy bít 0 và 1. Dữ liệu video được lưu trữ ở dạng bít 0 và 1 nên việc tác động lên video đơn giản hơn nhiều so với video tương tự. Dữ liệu video số là các đoạn phim đã được số hóa, ghi thành tệp trên đĩa cứng, đĩa CD, đĩa DVD, hoặc các thiết bị lưu trữ khác mà máy tính có thể hiểu được. Một tệp video thông thường có hai phần: dữ liệu hình ảnh và dữ liệu âm thanh.

Khi phát, các dữ liệu hình ảnh và các dữ liệu âm thanh được phát đồng bộ nhau. Kích cỡ khuôn hình của video phải được xác định rõ theo định dạng chuẩn của video xuất ra. Ví dụ: kích cỡ khuôn hình 720x480 điểm ảnh cho hệ NTSC, 720x576 điểm ảnh cho hệ PAL. Hoặc có thể xác định khuôn hình 320x240 điểm ảnh cho các video có kích cỡ nhỏ, có thể sử dụng trên Web.

Kích cỡ khuôn hình tăng đồng nghĩa với việc tiêu tốn nhiều bộ nhớ và thời gian xử lý hơn khi hiển thị hay soạn thảo video. Khi xử lý video số, kích cỡ khuôn hình tham chiếu đến độ phân giải. Các thuộc tính rất quan trọng của khuôn hình khi soạn thảo video gồm: điểm ảnh, tỷ lệ của khuôn hình, độ phân giải, độ sâu mầu. Mối liên hệ giữa các yếu tố này là rất quan trọng như kích cỡ khuôn hình và 9 yêu cầu bộ nhớ; độ phân giải cao hơn thì hình ảnh chi tiết hơn và do đó yêu cầu cần nhiều bộ nhớ cho soạn thảo hơn.

Tỷ lệ khuôn hình là tỷ lệ kích thước chiều ngang/chiều dọc của ảnh. Ví dụ: tỷ lệ khuôn hình của video trong các hệ thống truyền hình NTSC (National Television System Committee) là 4:3. Video thông thường hiện nay sử dụng tỷ lệ 16:9. Tỷ lệ của khuôn hình không chỉ là các cạnh mà nó còn liên quan đến các chuẩn video.

Ví dụ: tỷ lệ 4:3 là chuẩn cho các sản phẩm video của hệ điều hành Windows, Mac, khuôn hình 720x480 điểm ảnh sử dụng cho chuẩn NTSC. Khi video được phát, các khung hình lần lượt được hiển thị ở tốc độ nhất định. Tốc độ phát hình là số hình ảnh được phát trong thời gian một giây. Các video phổ biến được phát với tốc độ từ 25 đến 30 hình/giây.

Video số được hình thành từ rất nhiều ảnh số liên tục nên có kích cỡ rất lớn. Do đó để lưu trữ người ta phải tìm mọi cách để giảm thiểu kích cỡ của video. Một trong các cách này là sử dụng độ phân giải phù hợp cho video. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng mắt người bị giới hạn về khả năng nhìn.

Với màu sắc được hiển trị trên màn hình thì mắt người chỉ nhận biết được sự khác nhau của chất lượng hình ảnh chuyển động với độ phân giải dưới 72 dpi (72 điểm ảnh/inch). Đối với các hình ảnh chuyển động có độ phân giải cao hơn thì mắt người không nhận biết được. Vì vậy, video số sử dụng độ phân giải 72dpi. Đây là tiêu chuẩn cho tất cả các thiết bị thu video số thông thường như các máy quay số (digital camera), các thiết bị chuyển đổi dữ liệu video từ dạng tương tự sang dạng số.

Một số trường hợp đặc biệt khi cần có video chất lượng rất cao như các đoạn phim sử dụng cho việc phân tích khoa học cần phóng to lên nhiều lần thì phải dùng những máy quay đặc biệt để có thể tăng độ phân giải của video lên trên 72 dpi. Trong trường hợp này dữ liệu video sẽ lớn lên khá nhiều. Ví dụ: tăng độ phân giải lên 300 dpi thì kích cỡ của tệp video tăng lên trên 4 lần. 10 Bên cạnh đó người ta đã sử dụng nhiều biện pháp như giảm kích cỡ khuôn hình, giảm độ sâu mầu, nhưng hữu hiệu hơn cả vẫn là sử dụng các thuật toán nén video, như các thuật toán nén AVI (Audio Video Interleave), MPEG.

Các thuật toán này đảm bảo cho việc sử dụng các tệp video trên máy tính cũng như truyền dữ liệu video trên mạng là hiệu quả trong thời gian thực. Hiện nay, đã có rất nhiều thuật toán nén video khác nhau, nhưng nền tảng vẫn chủ yếu dựa trên các thuật toán nén ảnh. Mỗi chuẩn nén được gọi là một định chuẩn video. Video có thể được phân loại theo mục đích sử dụng như: video số sử dụng cho soạn thảo, video số sử dụng cho đầu cuối.

Căn cứ vào mục đích sử dụng này mà có các phương pháp thích hợp xử lý. Video số sử dụng cho soạn thảo thường có chất lượng rất cao. Thông thường sử dụng các thuật toán nén không mất thông tin. Các dữ liệu video này được lưu trữ và xử lý trên các thiết bị đặc biệt, chuyên dụng như lưu trên các ổ cứng có tốc độ đọc ghi nhanh, có các thiết bị phần cứng hỗ trợ xử lý video, máy tính tốc độ cao có trang bị các chíp đặc biệt hỗ trợ xử lý đồ hoạ.

Video số sử dụng cho đầu cuối là các sản phẩm video số có chất lượng thấp hơn so với video dùng làm soạn thảo nên kích cỡ lại nhỏ hơn rất nhiều (nhỏ hơn vài chục lần so với video gốc) do sử dụng các thuật toán nén mất mát thông tin. Video số đầu cuối có thể sử dụng trên mạng, Internet hoặc các ứng dụng thông thường. Trong lớp các video số này, người ta lại phân thành nhóm các sản phẩm nhỏ hơn như video ghi trên đĩa quang (Compact Disc – CD) hay đĩa phim kỹ thuật số (Digital Video Disc – DVD), video phân phối trên mạng. Các sản phẩm video số ghi trên đĩa CD là sản phẩm có chất lượng tương đối cao và được phân phối rộng khắp trên thị trường.

Nó sử dụng định chuẩn nén MPEG-1. Một đĩa CD có dung lượng 700Mb lưu trữ được 80 phút video. Các sản phẩm video số ghi trên đĩa DVD có sức chứa 4,7 Gb. Do đó, người ta có thể nâng cấp chất lượng video số cao hơn chuẩn MPEG–1 bằng cách sử dụng 11 chuẩn MPEG–2.

Một đĩa DVD có thể lưu trữ được hai giờ video số với chất lượng rất tốt. Các sản phẩm video số phân phối trên mạng băng thông rộng, sử dụng chuẩn MPEG–1, MPEG–2, hoặc định chuẩn AVI, MOV (Apple QuickTime Movie) với chất lượng video số cao.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận án tiến sĩ khoa học máy tính "Nghiên cứu cải tiến kỹ thuật phát hiện và thay thế đối tượng trong video" tập trung vào việc nâng cao hiệu quả các phương pháp phát hiện và thay thế các đối tượng cụ thể trong video. Nghiên cứu này có ý nghĩa lớn trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất phim ảnh (dễ dàng chỉnh sửa và thay thế các yếu tố không mong muốn) đến giám sát an ninh (che giấu hoặc thay thế các đối tượng nhạy cảm). Điểm nổi bật của luận án là việc đề xuất các kỹ thuật mới, có khả năng cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý, đồng thời giảm thiểu các sai sót thường gặp trong quá trình thay thế đối tượng.

Để hiểu rõ hơn về một khía cạnh liên quan, đặc biệt là việc xử lý và tóm tắt thông tin video, bạn có thể tham khảo tài liệu Résumé textuel et visuel basé sur la transcription des vidéos tóm tắt bằng văn bản và hình ảnh dựa trên phiên âm video. Tài liệu này cung cấp một góc nhìn khác về việc phân tích và tóm tắt video, có thể bổ trợ cho kiến thức về phát hiện và thay thế đối tượng, đặc biệt trong các ứng dụng cần xử lý lượng lớn video. Bằng cách nghiên cứu tài liệu này, bạn sẽ có cái nhìn toàn diện hơn về các kỹ thuật xử lý video hiện đại.