I. Khái quát về đồng phục sinh viên
Đồng phục sinh viên không chỉ là trang phục mà còn là biểu tượng văn hóa của mỗi trường đại học. Việc phân lớp đồng phục sinh viên là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Mục tiêu của bài toán này là xác định khoa mà sinh viên thuộc về thông qua hình ảnh đồng phục. Để thực hiện điều này, cần có một hệ thống phân lớp hiệu quả, sử dụng các kỹ thuật học sâu như mô hình học sâu. Hệ thống này sẽ giúp nhận diện và phân loại đồng phục dựa trên các đặc điểm hình ảnh. Việc phân lớp này không chỉ phục vụ cho mục đích thống kê mà còn hỗ trợ trong việc quản lý và giám sát hoạt động sinh viên. Theo thống kê, tại Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, có 22 khoa với các mẫu đồng phục khác nhau, điều này tạo ra thách thức trong việc phân loại chính xác.
1.1. Bài toán phân lớp đồng phục sinh viên
Bài toán phân lớp đồng phục sinh viên được xây dựng dựa trên ba bước chính: thu thập hình ảnh, áp dụng mô hình phân lớp và đưa ra kết luận. Hình ảnh đầu vào là những bức ảnh sinh viên mặc đồng phục, và đầu ra là phân lớp khoa mà sinh viên thuộc về. Để đạt được độ chính xác cao, cần phải sử dụng các kỹ thuật machine learning và deep learning. Việc phân lớp này không chỉ đơn thuần là nhận diện hình ảnh mà còn yêu cầu phân tích các đặc điểm chi tiết của đồng phục. Điều này đòi hỏi một hệ thống có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
1.2. Mục tiêu hướng đến của bài toán
Mục tiêu chính của bài toán là phát triển một mô hình CNN phù hợp để phân lớp hình ảnh đồng phục sinh viên. Phạm vi nghiên cứu chỉ tập trung vào một số khoa cụ thể, nhằm tìm hiểu và tối ưu hóa mô hình. Yêu cầu đặt ra là mô hình phải có khả năng phân lớp chính xác và có thể áp dụng cho nhiều bài toán khác trong tương lai. Dự kiến, mô hình sẽ được thử nghiệm với dữ liệu từ bốn khoa: Giáo dục Tiểu học, Giáo dục Mầm non, Giáo dục Đặc biệt và Công nghệ Thông tin. Kết quả mong đợi là độ chính xác của mô hình đạt mức chấp nhận được, từ đó có thể mở rộng ứng dụng cho các khoa khác.
II. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Chương này sẽ đi sâu vào các khái niệm cơ bản trong phân lớp hình ảnh, bao gồm sự khác biệt giữa phân cụm và phân lớp. Việc hiểu rõ các khái niệm này là rất quan trọng để áp dụng các kỹ thuật phù hợp cho bài toán phân lớp đồng phục sinh viên. Các kỹ thuật như Convolutional Neural Network (CNN) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc xử lý hình ảnh. Mô hình CNN có khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân lớp. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng CNN cho bài toán phân lớp hình ảnh mang lại kết quả khả quan, đặc biệt trong các lĩnh vực như nhận diện đối tượng và phân loại hình ảnh.
2.1. Hệ thống phân lớp hình ảnh
Hệ thống phân lớp hình ảnh sử dụng các thuật toán học sâu để nhận diện và phân loại hình ảnh. Các mô hình như CNN đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc điểm nổi bật của CNN là khả năng xử lý hình ảnh với độ chính xác cao và tốc độ nhanh. Hệ thống này có thể được tối ưu hóa để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của bài toán phân lớp đồng phục sinh viên. Việc áp dụng CNN trong bài toán này sẽ giúp nâng cao hiệu quả phân lớp và giảm thiểu thời gian xử lý.
2.2. Các kỹ thuật phân lớp cơ bản
Trong lĩnh vực phân lớp hình ảnh, có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng. Các kỹ thuật này bao gồm thuật toán phân lớp truyền thống và các mô hình học sâu như CNN. Mỗi kỹ thuật có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của bài toán. Các tiêu chuẩn đánh giá cũng cần được xác định rõ ràng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của mô hình phân lớp.
