I. Kỹ thuật tìm kiếm đối tượng
Kỹ thuật tìm kiếm đối tượng là trọng tâm của luận văn, tập trung vào việc cải tiến mô hình LightMBN để nâng cao hiệu quả tìm kiếm đối tượng trong hệ thống camera quan sát. Luận văn đề xuất các phương pháp như bổ sung thông tin vùng phân đoạn cơ thể người, thuộc tính người, và ảnh khung xương người. Mục tiêu là đạt độ chính xác cao với tốc độ thực thi nhanh, đảm bảo ứng dụng thực tiễn.
1.1. Cải tiến mô hình LightMBN
Luận văn cải tiến mô hình LightMBN bằng cách tích hợp Multi-head Self Attention (MSA), một kỹ thuật tiên tiến trong trí tuệ nhân tạo. Phương pháp này giúp mô hình tập trung vào các đặc điểm quan trọng của đối tượng, cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện đối tượng. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình MSAback đạt hiệu suất cao trên các tập dữ liệu CUHK03, DukeMTMC, và Market1501.
1.2. Ứng dụng thực tiễn
Các kỹ thuật đề xuất không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn tối ưu hóa tốc độ thực thi, phù hợp với các hệ thống giám sát thực tế. Điều này mở ra khả năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như an ninh, theo dõi đối tượng, và quản lý lưu lượng người trong các khu vực công cộng.
II. Camera quan sát và xử lý hình ảnh
Camera quan sát đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu hình ảnh phục vụ cho bài toán tìm kiếm đối tượng. Luận văn tập trung vào việc xử lý hình ảnh từ các camera với góc nhìn và điều kiện ánh sáng khác nhau, nhằm tăng cường khả năng nhận diện đối tượng trong môi trường thực tế.
2.1. Thách thức trong xử lý hình ảnh
Các thách thức chính bao gồm sự thay đổi góc nhìn, điều kiện ánh sáng, và sự che khuất đối tượng. Luận văn đề xuất các phương pháp xử lý hình ảnh tiên tiến để khắc phục những vấn đề này, đảm bảo độ chính xác trong việc nhận diện đối tượng.
2.2. Phân tích video và học máy
Luận văn sử dụng các kỹ thuật phân tích video và học máy để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh và video. Các phương pháp này giúp cải thiện khả năng nhận diện đối tượng trong các hệ thống camera đa dạng, từ đó nâng cao hiệu quả của hệ thống giám sát.
III. Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính
Luận văn Phát triển kỹ thuật tìm kiếm đối tượng cho camera quan sát là một nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực khoa học máy tính, đặc biệt là thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu này không chỉ đóng góp vào lý thuyết mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao.
3.1. Đóng góp khoa học
Luận văn đóng góp vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy học mới, đặc biệt là trong lĩnh vực nhận diện đối tượng. Các kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp thực tiễn cho các ứng dụng thị giác máy tính trong tương lai.
3.2. Giá trị thực tiễn
Nghiên cứu này có thể ứng dụng trong các hệ thống giám sát an ninh, giúp nhận diện và theo dõi đối tượng một cách hiệu quả. Điều này không chỉ cải thiện khả năng giám sát mà còn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tìm kiếm đối tượng.
