Khóa Luận Tốt Nghiệp: Nhận Dạng Người Nổi Tiếng và Sự Kiện Tương Ứng

Khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính khám phá công nghệ nhận dạng người nổi tiếng và sự kiện tương ứng, ứng dụng trong thực tiễn.

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2022

78
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Giới thiệu bài toán

1.2. Lý do chọn đề tài

1.3. Phát biểu bài toán

2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1. Hệ thống tìm kiếm hình ảnh - Visual Search

2.2. Hệ thống nhận diện PicTriev

2.3. Hệ thống nhận diện StarByFace

2.4. Bài toán Image Captioning

2.5. Bài toán Image Matching

3. CHƯƠNG 3: HƯỚNG TIẾP CẬN TRONG KHÓA LUẬN

3.1. Nhận dạng gương mặt của người nổi tiếng

3.2. Nhận diện sự kiện tương ứng

3.3. Tiền xử lý dữ liệu - Image matting

3.4. Thông tin ngữ cảnh

3.5. Màu chủ đạo

3.6. Mô hình máy học sử dụng

4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Môi trường và ngôn ngữ cài đặt

4.2. Tập dữ liệu thực nghiệm

4.3. Xây dựng ứng dụng thực tiễn

4.4. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nhận Dạng Người Nổi Tiếng và Sự Kiện Tương Ứng

Nhận dạng người nổi tiếng và sự kiện tương ứng là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong ngành khoa học máy tính. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, việc xác định chính xác hình ảnh và thông tin liên quan đến những người nổi tiếng trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Hệ thống này không chỉ giúp người dùng tiếp cận thông tin chính xác mà còn giảm thiểu tình trạng thông tin sai lệch. Theo thống kê, trong năm 2022, có đến 275.000 tweet được gửi đi mỗi phút, cho thấy sự gia tăng nhanh chóng của thông tin trên mạng xã hội.

1.1. Lý Do Chọn Đề Tài Nhận Dạng Người Nổi Tiếng

Sự phát triển của công nghệ thông tin đã tạo ra một lượng lớn thông tin hàng ngày. Những người nổi tiếng như chính trị gia, diễn viên, ca sĩ có sức ảnh hưởng lớn đến công chúng. Việc nhận diện chính xác hình ảnh của họ trong các bài báo là rất quan trọng để đảm bảo thông tin được truyền tải đúng đắn.

1.2. Thách Thức Trong Nhận Dạng Người Nổi Tiếng

Một trong những thách thức lớn nhất là sự không chính xác trong việc sử dụng hình ảnh của người nổi tiếng. Nhiều bài báo sử dụng hình ảnh không đúng với nội dung, dẫn đến việc người đọc hiểu sai thông tin. Điều này có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng trong việc truyền tải thông tin.

II. Phương Pháp Nhận Dạng Khuôn Mặt Trong Nghiên Cứu

Phương pháp nhận dạng khuôn mặt là một trong những công nghệ cốt lõi trong việc xác định người nổi tiếng. Các thuật toán như CNN, FaceNet và OpenFace được sử dụng để phân tích và nhận diện khuôn mặt. Những công nghệ này giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện và phân tích hình ảnh.

2.1. Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt Hiện Đại

Công nghệ nhận diện khuôn mặt hiện đại sử dụng các mô hình học sâu để phân tích hình ảnh. Các mô hình này có khả năng nhận diện khuôn mặt trong nhiều điều kiện ánh sáng và góc độ khác nhau, giúp tăng cường độ chính xác.

2.2. Phân Tích Hình Ảnh và Bối Cảnh

Ngoài việc nhận diện khuôn mặt, việc phân tích bối cảnh xung quanh cũng rất quan trọng. Các yếu tố như trang phục và phông nền có thể cung cấp thêm thông tin về sự kiện mà người nổi tiếng tham gia.

III. Xây Dựng Dataset Cho Nhận Dạng Người Nổi Tiếng

Việc xây dựng một bộ dữ liệu chất lượng là rất quan trọng trong nghiên cứu nhận dạng người nổi tiếng. Bộ dữ liệu này cần phải bao gồm hình ảnh của những người nổi tiếng trong các sự kiện khác nhau, cùng với thông tin chi tiết về sự kiện đó.

3.1. Thu Thập Hình Ảnh và Gán Nhãn

Quá trình thu thập hình ảnh cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính chính xác. Mỗi hình ảnh cần được gán nhãn với tên người nổi tiếng, sự kiện và ngày diễn ra sự kiện để phục vụ cho việc huấn luyện mô hình.

3.2. Kiểm Tra và Đánh Giá Dataset

Sau khi thu thập, bộ dữ liệu cần được kiểm tra và đánh giá để đảm bảo tính chính xác. Việc này giúp loại bỏ những hình ảnh không phù hợp và đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Nhận Dạng

Hệ thống nhận dạng người nổi tiếng và sự kiện tương ứng có nhiều ứng dụng thực tiễn. Nó có thể được sử dụng trong các trang báo điện tử, mạng xã hội và các ứng dụng truyền thông khác để đảm bảo thông tin được truyền tải chính xác.

4.1. Ứng Dụng Trong Truyền Thông

Hệ thống này có thể giúp các nhà báo và biên tập viên xác định chính xác hình ảnh của người nổi tiếng trong các bài viết, từ đó nâng cao độ tin cậy của thông tin.

4.2. Giảm Thiểu Thông Tin Sai Lệch

Bằng cách xác định chính xác hình ảnh và thông tin liên quan, hệ thống giúp giảm thiểu tình trạng thông tin sai lệch, từ đó bảo vệ quyền lợi của người nổi tiếng và công chúng.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về nhận dạng người nổi tiếng và sự kiện tương ứng đang ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh thông tin ngày càng phong phú. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ với sự phát triển của công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ nhận diện khuôn mặt và phân tích hình ảnh sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong việc ứng dụng vào các lĩnh vực khác nhau.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của các mô hình nhận diện, cũng như phát triển các ứng dụng mới trong lĩnh vực truyền thông và giải trí.

10/07/2025
Khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính nhận dạng người nổi tiếng và sự kiện tương ứng

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN 11 Giới thiệu bài toán 1.11 Lý do chọn dé tài Ngày nay, nhờ sự phát triển của công nghệ thông tin và các thiết bị điện tử, lượng tin tức trong một ngày được cập nhật đã tăng lên rất nhiều và sự lan truyền của những tin tức này trở nên nhanh chóng một cách đáng kinh ngạc. Theo số liệu được thống kê trong năm 2022 (i. trong vòng một phút thì có đến 275.000 tweet được gửi đi trên Twitter. Chúng ta có thể đễ dàng cập nhật những thông tin đó thông qua mạng xã hội, các trang báo điện tử,.

Những người nổi tiếng như các vị nguyên thủ quốc gia, diễn viên, ca sĩ,. là những người có sức ảnh hưởng rất lớn đối với công chúng. Không khó để chúng ta có thay hình ảnh, tin tức liên quan của họ trên những phương tiện truyền thông đại chúng, mạng xã hội,. Đối tượng cụ thể mà khoá luận muốn đề cập đến là các trang báo điện tử có sử dụng hình ảnh của người nổi tiếng để minh hoạ cho nội dung bài báo.

Một vài trường hợp hay gặp phải khi đọc các bài báo có thể kể đến như sau: ¢ Chú thích của ảnh được minh hoạ trong bai báo sai, từ đó dẫn đến việc người đọc hiểu sai thông tin được đề cập.1| dưới đây là một ví dụ cụ thể khi chú thích của ảnh sai khiến người đọc tiếp thu thông tin bị sai lệch. TỔNG QUAN 2 a) 000/116 @ Nam miền Non Bộ trưởng Quốc phòng Nga, Mỹ điện dam Lầu Năm Góc ngày 11/8 ra thông báo cho biết, Bộ trưởng Quốc (trai) và người đồng cốp Nga Sergey phòng My Lloyd Austin đã có cuộc [EMSLAHRSADP22D-XVN) điện dam với người đồng cấp Nga Trona thông bao. người phat ngôn. a HÌNH 11: Chú thích của ảnh được minh hoa trong bài báo sai Trong chú thích của bài báo này, "Bộ trưởng Quốc phòng Mỹ Lloyd Austin" và cụm "người đồng cấp Nga Sergey Lavrov" khiến cho người đọc hiểu rằng Bộ trưởng Quốc phòng Nga là ông Sergey Lavrov.

Điều này hoàn toàn không đúng với sự thật. Ông Sergey Lavrov là Ngoại trưởng Nga hay còn biết đến với chức danh là Bộ trưởng Bộ Ngoại giao Nga. TỔNG QUAN 3 Hình[12|là trích đoạn của một bài báo khác [2] trên trang báo Tuổi Trẻ, một trang được thành lập từ năm 1975 và cũng là cơ quan ngôn luận của Đoàn Thanh niên Cộng sản Thành phó Hồ Chí Minh BÌ. ÁN MDA THOLGY CO PHAPLUAT KNHGOAMO CONOHOHE AE OULEH NHPĐOAOTỂ CVANHÔA COẢUH THẾUAO OMODIC MHAUẤT SUCHE GATHMT BANDS 2 Sergey Lavrov - nhà ngoại giao kỳ tai của Nga 2 re won Goodenone ° s “TT - Sáng nay (23-3), Ngoại tưởng Nga Sergey Lavrov thăm chính thie Việt Nam sau chuyến Batty He hen : công dụ ạiNhật Bản.

Ông là một nhà ngoại ao kỳcựu và nhiều tà năng, đã bao pho g6p P—— phản đưa nước Nga vượt qua ống giá tụy 6 i mono zaweuvno hàm i Men “12-1 HINH 1.2: Ngoại trưởng Nga Sergey Lavrov So sánh thông tin giữa một co quan ngôn luận do một tổ chức lâu đời chủ quản và một trang báo mạng không do một tổ chức đáng tin cậy nào vận hành, xét về độ đáng tin cậy của thông tin, em nghĩ mọi người cũng sẽ như em, đều lựa chọn tin tưởng vào thông tin của trang báo Tuổi Trẻ. Từ đó có thể dẫn đến kết luận là chú thích của hình[I. TỔNG QUAN 4 Ngoài ra, cũng trên trang báo Tuổi Trẻ, em có thể đễ dàng tìm được một bài báo khác có thông tin của Bộ trưởng Bộ Quốc phòng Nga thật sự - Ông Sergey Shoigu [4] như sau: (A MOA THEY THOR PHẾPUẬY KANGOMME CỜMOMEỂ 3E DULEN MEESỐNGTRỂ VAMƯỚA OITA THETNO (639C MARKT sÓ2MUÚC GATT eanone bel Chao năm mới, Bộ trưởng Quốc phòng Nga tuyên ánnhà mt in eo chủ bố 'chắc thắng' ở Ukraine 63 chin ang wayne ° evan > None ens 216 CC) 8 v Coney Fy Bin gốphiệhự Hóc Môn Thyiệm (1868tềm2 cơ) ° “Trong thông điệp năm mới qua video, Bộ trưởng Quốc phòng Nga Sergei Shoïgu tuyên bố chiến thắng của Nga trước Ukraine là điều chắc chân xảy ra, khi ông ca ngợi chủ nghĩa anh hùng của các bình sĩNga.3: Bộ trưởng Bộ quốc phòng Nga - Sergey Shoigu Việc dua chú thích vé hình ảnh của hai vị nguyên thủ quốc gia sai lệch như vây, sẽ khiến người người ít cập nhật thông tin vô tình nhận diện sai mặt của hai người đó. TỔNG QUAN 5 ¢ Hình ảnh minh hoạ không đúng với nội dung trong bài báo Wotan net ynght 58 Tuyên thông | Tinndng | Tineke 24h | Snmaow” | & ° ono Ất Chính trị Thời sự Kinh doanh Thế giới Giải trí Thé thao Sứckhỏe Đời sống Giáo dục Pháp luật Xe Công nghệ Bất động sản Tuần VigeNem—Du lịch Bạn đọc Video THE GIỚI (3/02/2023 06:52 (GMT+07:00 Điện dam không đạt kết quả, ông Biden cảnh báo Nga về 'hậu quả nghiêm trọng" h5 Ệ ao 8B CÓ ÉN-¬TheodðiVietNamNottren Google News Tổng thống Mỹ Joe Biden và người đồng cắp Nga Viadimir Putin đã kết thúc cuộc nói chuyện qua điện thoại trong bối cảnh căng thẳng liên quan đến Ukraina vẫn leo thang không ngừng.

Đây là cuộc điện dam đầu tiên giữa hai nha lãnh đạo kẻ từ Gối tháng 12. Cuộc gọi được thực hiện theo yêu cdu của Nha Trắng, mot ngay sau khÍ giơi chức Mỹ cảnh bao Nga sắp tin công Ukraina Điện dam Biden - Putin kéo dài hon 1 giờ đồng hỗ. Ảnh: Nhà Trắng HÌNH 14: Ảnh minh hoạ cuộc Điện đàm trong bài báo không phải là ảnh minh hoa đúng, Trong bài báo trên [5], nội dung được nêu lên rằng vào ngày 13/02/2022, Tổng thống Mỹ Joe Biden và Tổng thống Nga Vladimir Putin đã có một cuộc điện dam là hình minh hoạ được cho là chụp trong cuộc điện đàm đó. Tuy nhiên, theo một trang báo khác là VnExpress, một trang báo do Bộ Khoa học Công nghệ chủ quản (6 , đó thực ra là hình anh của một cuộc điện đàm khác đã được diễn ra trước đó, vào tháng 12 năm 2021.

TỔNG QUAN 6 vnlfxeress Fae one “Các quan chúc Nhà Tráng cho rng không giống như người lên nhiệm Donald “Trump, Tổng thống Biden đã cổ tnh né ránh những cuộc gặp mat đối mat với ông Paulin, đều mà ông cho là Moskva mong muốn đại được đễ th ign vi thé ngang hàng với Mỹ. Thay vào đó, ông để cho các lãnh đạo phương Tây khác thảo luận với Tổng thống Nga. Khí cuộc khủng hoảng Ukraine bing nổ, Tổng thống Mỹ không tham gia các nỗ Ie ngoại giao trực iếp với Nga, mà các đợt ngoại giao cơn tơi đều do lãnh đạo ở “châu Âu in hành. "Điều ông Putin muốn làm là gây sức ép với Kiev’, nghị sĩ Dân chủ Greg Meeks, chủ ‘ich Ủy ban Đổi ngoại Ha viện, nồi "Côn didu Tổng thắng Biden đang lam la để cả thể gi gây sức ép với ng Putin”.5: Ảnh minh hoạ cuộc Điện đàm vào ngày 30/12/2021 trên trang báo VnExpress Tuy nội dung và hình ảnh minh hoa của bài báo đúng là đều nói về sự kiện cuộc điện đàm của Tổng thống Mỹ Joe Biden và Tổng thống Nga Vladimir Putin, tuy nhiên nội dung nói về cuộc điện đàm ngày 13/2/2022 còn hình ảnh là của cuộc điện đàm ngày 30/12/2021, cách đó gần 2 tháng.

Đây là tình huống mà chúng ta gặp phải rất nhiều trong lúc đọc các trang tin tức như vậy, hình ảnh và nội dung không đồng nhất với nhau, dan đến việc người đọc sé dé bị đánh lừa. Lấy một ví dụ cụ thể và gần gũi với chúng ta là trong lúc dịch bệnh Covid-19, cũng có rất nhiều bài báo đưa tin và đăng kèm hình ảnh của các vị lãnh đạo nước ta, và nói rằng có chỉ thị mới ra gần đây. Hình ảnh của phiên họp đó có khi đã diễn ra từ rất lâu về trước, nhưng đó vẫn là hình ảnh hội họp, dẫn đến người đọc sẽ tin tưởng nội dung thông tin hơn, dù cho đó là tin không chính xác đi nữa. TỔNG QUAN ¢ Hình ảnh minh hoa thiếu thông tin ẤN MEOA THỜS/ THEGKY PHẤPLUẬT KNHOOANH CÔNGNGHỆ XE DUUCH MHSEPSÕNOTRỂ VANHGA GIẢTR THẾ + Thé giới 01/02/2023 22 43 GMTS: Sử Bộ Tư pháp Mỹ đang khám nhà ông Biden tìm tài liệu mật 7 e 146 D Nghe đọc bài 1:54 ts) @ v Google News B Bộ Tư pháp Mỹ đang tiến hành cuộc khám xét đã lên kế hoạch trước tại nhà của Tống thống Joe a Biden ở thành phố Rehoboth Beach, bang Delaware.6: Anh minh hoa trong một bai báo về Tổng thống My Joe Biden Chương 1.

TỔNG QUAN 8 Hình{1.6Ìlà một NDđược trích trong một bài báo về Tổng thống Mỹ Joe Biden của trang báo Tuổi Trẻ [7] , chú thích của hình là "Tổng thông Mỹ Joe Biden- Ảnh: REUTERS" nhưng không nêu cụ thể là đó là hình ảnh của sự kiện nào. Có thể là sự kiện trong nội dung bài báo không có hình ảnh minh hoạ, và người viết bài báo chỉ muốn tìm một ảnh về nhân vật được dé cập để người đọc dé hình dung, tuy nhiên vì không có thông tin về sự kiện cụ thể nào đó, người đọc sẽ đễ bị hiểu nhầmý của bài báo, và hiểu thành hình ảnh đó chính là ảnh của sự kiện đang dé cập trong bài báo. Từ đó có thể thấy, một hệ thống có thể xác định được gương mặt của người nổi tiếng và sự kiện người đó đang tham gia là giải pháp có thể góp phần giảm thiểu tình trạng người đọc tin tức bị ảnh hưởng bởi những thông tin không đủ chính xác như vậy, giúp người đọc hiểu rõ hơn về hình ảnh minh hoa trong bài báo.2 Phát biểu bài toán Theo những thông tin đã được nêu ở trên, khoá luận này sẽ hướng đến mục tiêu là xây dựng một hệ thống có thể nhận điện gương mặt của người nổi tiếng và sự kiện người đó tham gia. ¢ Dau vào: Một ảnh có chứa (một hoặc nhiều) người nổi tiếng.

» Dau ra: Cho biết tên của người nổi tiếng và sự kiện tương ứng của hình ảnh đầu vào. Hình[1/7Ìminh họa bài toán mà khóa luận sẽ giải quyết. Tổng thống Mỹ Joe Biden và | Tổng thống Nga Vladimir Putin t3 |————>. tại Cuộc gặp thượng đỉnh tì vào ngày 16/06/2022.

ở Geneva, Thụy Sĩ Hệ thống nhân diện người nối tiếng và sự kiện tương ứng Input Output HINH 1.7: Hình ảnh minh họa Input và Output của bài toán 1. Giới hạn phạm vi khoá luận Giới hạn về những người nổi tiếng Theo định nghĩa của trang Bing Visual Search do Microsoft sáng lập, người nổi tiếng có thể là "celebrities, politicians, historical figures, and other famous faces" 6Ì. Trong phạm vi khoá luận này, em sẽ chỉ hướng đến nhóm "politicians" - những nguyên thủ quốc gia.

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

Tài liệu "Nhận Dạng Người Nổi Tiếng và Sự Kiện Tương Ứng: Khóa Luận Tốt Nghiệp Ngành Khoa Học Máy Tính" khám phá các phương pháp và công nghệ hiện đại trong việc nhận diện người nổi tiếng và các sự kiện liên quan. Khóa luận này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các thuật toán và mô hình học máy mà còn nêu bật những ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực truyền thông và giải trí. Độc giả sẽ được lợi từ việc hiểu rõ hơn về cách mà công nghệ có thể cải thiện khả năng nhận diện và phân tích thông tin, từ đó mở rộng kiến thức về các xu hướng mới trong ngành công nghệ thông tin.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng liên quan, hãy tham khảo Luận văn tốt nghiệp khoa học máy tính phát triển hệ thống nhận diện cảm xúc qua giọng nói, nơi bạn có thể khám phá cách nhận diện cảm xúc có thể được tích hợp vào các hệ thống nhận diện. Bên cạnh đó, Luận văn giảm papr bằng pst và một vài ảnh hưởng lên hệ truyền thông ofdm sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn về các công nghệ truyền thông hiện đại có thể hỗ trợ cho việc nhận diện. Cuối cùng, Phát hiện hình ảnh chân dung giả mạo dựa vào các đặc trưng sâu sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các kỹ thuật nhận diện hình ảnh, một phần quan trọng trong việc phát triển các hệ thống nhận diện người nổi tiếng. Những tài liệu này sẽ mở rộng kiến thức của bạn và cung cấp thêm nhiều góc nhìn thú vị về lĩnh vực này.