## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính, việc so khớp và kiểm tra độ khác biệt của các đối tượng qua ảnh trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt trong việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ đối với logo thương hiệu. Theo báo cáo của Hiệp hội Doanh nghiệp Đầu tư nước ngoài, từ năm 2012 đến 2019, Việt Nam có khoảng 1,5 triệu doanh nghiệp được thành lập, trong đó ước tính khoảng 20% sở hữu thương hiệu và logo riêng. Điều này tạo ra nhu cầu cấp thiết trong việc phát triển các công cụ tự động để kiểm tra và phân biệt logo nhằm ngăn chặn việc làm giả, nhái thương hiệu.

Luận văn tập trung nghiên cứu kỹ thuật so khớp ảnh nhằm kiểm tra độ khác biệt của logo dựa trên ba thuộc tính chính: hình dáng, màu sắc và kết cấu bề mặt. Mục tiêu cụ thể là xây dựng thuật toán và mô hình thực nghiệm trên phần mềm MATLAB để đánh giá chính xác sự khác biệt giữa các logo. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong việc phân biệt các nhóm đối tượng đã tách rời, không lẫn trong ảnh, với dữ liệu thực nghiệm là các ảnh logo màu 2D.

Nghiên cứu có ý nghĩa khoa học trong việc hệ thống hóa kiến thức về lý thuyết so khớp đối tượng qua ảnh, đồng thời có giá trị thực tiễn cao khi ứng dụng trong bảo hộ bản quyền thương hiệu, hỗ trợ các cơ quan quản lý và doanh nghiệp trong việc phát hiện và xử lý các hành vi vi phạm bản quyền logo.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng các lý thuyết và mô hình nghiên cứu sau:

- **Khoảng cách Hausdorff**: Là phương pháp đo độ tương tự hình dạng giữa hai tập hợp điểm, được sử dụng để xác định mức độ khác biệt về hình dáng của logo. Phương pháp này có ưu điểm trong việc đối sánh cục bộ nhưng không bất biến với các phép biến đổi tịnh tiến, co dãn và quay.

- **Shape Context**: Mô hình mô tả hình dạng dựa trên phân phối các điểm biên trong không gian tọa độ cực, cho phép so khớp hình dạng với tính bất biến cao đối với biến dạng, tỷ lệ và nhiễu. Shape Context kết hợp với mô hình biến đổi Thin Plate Spline (TPS) giúp căn chỉnh và so khớp các điểm biên hiệu quả.

- **Inner Distance**: Phương pháp đo khoảng cách bên trong giữa các điểm trên ranh giới hình dạng, giúp mô tả cấu trúc bộ phận và articulation của hình dạng, bất biến với các khớp nối và phù hợp với các hình dạng phức tạp.

- **Phương pháp phân cấp (Shape Tree)**: Đại diện phân cấp cho các đường cong mở và kín, giúp mô tả hình dạng một cách chi tiết từ cục bộ đến toàn cục, hỗ trợ so khớp hình dạng bất biến với các phép biến đổi tương tự.

- **Học máy (Machine Learning)**: Ứng dụng các thuật toán học máy như Gaussian Naive Bayes, SVM, Decision Tree để phân loại và nhận dạng logo dựa trên các đặc trưng hình ảnh đã trích xuất.

Các khái niệm chính bao gồm: so khớp mẫu (template matching), histogram trong xử lý ảnh, khoảng cách Euclide và khoảng cách trắc địa, năng lượng uốn trong TPS, và các thuật toán tối ưu hóa như phương pháp Hungary.

### Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các ảnh logo màu 2D thực tế, được thu thập từ các thương hiệu nổi tiếng và các trường hợp tranh chấp bản quyền tại Việt Nam và quốc tế. Cỡ mẫu khoảng vài chục bộ ảnh logo được lựa chọn kỹ càng để đảm bảo tính đại diện và đa dạng về hình dáng, màu sắc và kết cấu.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng và triển khai các thuật toán so khớp ảnh trên nền tảng MATLAB, bao gồm:

- Tiền xử lý ảnh: tách biên, chuẩn hóa kích thước và độ phân giải.
- Trích xuất đặc trưng: tính toán histogram màu, shape context, inner distance.
- So khớp và đánh giá: sử dụng các chỉ số khoảng cách và thuật toán tối ưu để xác định mức độ tương đồng hoặc khác biệt giữa các logo.
- Phân loại: áp dụng các thuật toán học máy để phân loại logo dựa trên kết quả so khớp.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, bao gồm các giai đoạn: tổng quan tài liệu, thiết kế thuật toán, thu thập và xử lý dữ liệu, thực nghiệm và đánh giá, hoàn thiện luận văn.

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- **Phát hiện 1**: Thuật toán Shape Context kết hợp TPS cho kết quả so khớp hình dạng chính xác với độ sai số khoảng 5-7% so với các phương pháp truyền thống, vượt trội trong việc xử lý các biến dạng và xoay ảnh.

- **Phát hiện 2**: Sử dụng Inner Distance giúp cải thiện khả năng phân biệt các logo có cấu trúc phức tạp, giảm tỷ lệ nhầm lẫn xuống dưới 10% trong bộ dữ liệu thử nghiệm.

- **Phát hiện 3**: Kết hợp ba thuộc tính hình dáng, màu sắc và kết cấu bề mặt trong so khớp ảnh giúp tăng độ chính xác nhận diện logo lên đến 92%, cao hơn khoảng 15% so với chỉ sử dụng một thuộc tính đơn lẻ.

- **Phát hiện 4**: Thuật toán học máy SVM đạt hiệu suất phân loại logo tốt nhất với độ chính xác trên 90%, trong khi Gaussian Naive Bayes và Decision Tree có độ chính xác lần lượt là 85% và 88%.

### Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các kết quả trên xuất phát từ việc áp dụng đồng bộ các kỹ thuật xử lý ảnh hiện đại và mô hình học máy phù hợp với đặc điểm dữ liệu logo. Shape Context và Inner Distance cung cấp mô tả hình dạng chi tiết và bất biến với các biến đổi hình học, giúp giảm thiểu sai số do các điều kiện chụp ảnh khác nhau.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả của luận văn cho thấy sự cải tiến rõ rệt về độ chính xác và khả năng ứng dụng thực tế trong việc kiểm tra và phân biệt logo. Việc kết hợp đa thuộc tính và học máy không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn giúp hệ thống có khả năng mở rộng và thích nghi với các bộ dữ liệu lớn hơn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh độ chính xác giữa các phương pháp, bảng thống kê tỷ lệ nhầm lẫn và đồ thị ROC của các thuật toán học máy, giúp minh họa trực quan hiệu quả của từng phương pháp.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Phát triển hệ thống tự động kiểm tra logo**: Xây dựng phần mềm ứng dụng dựa trên thuật toán đã nghiên cứu, nhằm hỗ trợ các cơ quan quản lý và doanh nghiệp trong việc phát hiện logo nhái, với mục tiêu giảm thiểu 30% các vụ vi phạm trong vòng 2 năm.

- **Mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện**: Thu thập và cập nhật liên tục các mẫu logo mới, đa dạng về ngành nghề và kiểu dáng, nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình học máy, dự kiến hoàn thành trong 12 tháng tiếp theo.

- **Tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo nâng cao**: Áp dụng các mô hình học sâu (deep learning) để cải thiện khả năng nhận diện trong các trường hợp phức tạp như logo bị biến dạng hoặc che khuất, với lộ trình nghiên cứu và thử nghiệm trong 18 tháng.

- **Đào tạo và nâng cao nhận thức cho doanh nghiệp**: Tổ chức các khóa đào tạo về bảo vệ thương hiệu và sử dụng công nghệ kiểm tra logo, giúp doanh nghiệp chủ động bảo vệ tài sản trí tuệ, thực hiện trong vòng 6 tháng tới.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Khoa học máy tính, Thị giác máy tính**: Nghiên cứu sâu về các thuật toán so khớp ảnh và ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh.

- **Cơ quan quản lý sở hữu trí tuệ và pháp luật**: Áp dụng kết quả nghiên cứu để hỗ trợ công tác kiểm tra, xử lý vi phạm bản quyền logo.

- **Doanh nghiệp và nhà thiết kế thương hiệu**: Hiểu rõ về các kỹ thuật bảo vệ logo, nâng cao hiệu quả quản lý và phát triển thương hiệu.

- **Các công ty phát triển phần mềm và công nghệ AI**: Tham khảo để phát triển các sản phẩm ứng dụng trong lĩnh vực nhận dạng và bảo vệ thương hiệu.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Tại sao cần kiểm tra độ khác biệt của logo qua ảnh?**  
Việc kiểm tra giúp phát hiện các trường hợp làm giả, nhái logo, bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và uy tín thương hiệu, đồng thời hỗ trợ pháp lý trong các tranh chấp.

2. **Phương pháp nào cho kết quả so khớp hình dạng chính xác nhất?**  
Shape Context kết hợp với mô hình TPS được đánh giá cao về độ chính xác và khả năng xử lý biến dạng, xoay ảnh.

3. **Làm thế nào để xử lý các logo có cấu trúc phức tạp?**  
Sử dụng Inner Distance giúp mô tả cấu trúc bộ phận và articulation, cải thiện khả năng phân biệt các logo phức tạp.

4. **Học máy đóng vai trò gì trong nghiên cứu này?**  
Học máy giúp phân loại và nhận dạng logo dựa trên các đặc trưng trích xuất, nâng cao độ chính xác và khả năng mở rộng của hệ thống.

5. **Ứng dụng thực tế của nghiên cứu này là gì?**  
Hỗ trợ các cơ quan quản lý và doanh nghiệp trong việc phát hiện logo nhái, bảo vệ thương hiệu, đồng thời phát triển các phần mềm kiểm tra tự động.

## Kết luận

- Luận văn đã xây dựng thành công thuật toán so khớp ảnh kiểm tra độ khác biệt logo dựa trên hình dáng, màu sắc và kết cấu bề mặt.  
- Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác nhận diện logo đạt trên 90%, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.  
- Ứng dụng Inner Distance và Shape Context giúp mô tả hình dạng chi tiết, bất biến với các biến đổi hình học.  
- Học máy được tích hợp hiệu quả trong phân loại logo, mở rộng khả năng ứng dụng thực tế.  
- Đề xuất phát triển hệ thống tự động kiểm tra logo và mở rộng nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tương lai.

Để tiếp tục phát triển, cần tập trung vào mở rộng bộ dữ liệu, tích hợp công nghệ học sâu và triển khai ứng dụng thực tế. Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp được khuyến khích áp dụng kết quả này nhằm nâng cao hiệu quả bảo vệ thương hiệu và quyền sở hữu trí tuệ.