I. Phương pháp nhận diện mẫu
Phương pháp nhận diện mẫu là một trong những lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính, đặc biệt trong xử lý ảnh và nhận dạng đối tượng. Luận văn này tập trung vào việc sử dụng mô hình túi từ kết hợp với mạng neural để nhận diện mẫu hiệu quả. Mô hình túi từ được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ ảnh, tạo thành các vector đặc trưng làm đầu vào cho mạng neural. Phương pháp này đảm bảo tốc độ xử lý cao và tính bền vững trước các biến đổi như xoay hình, thay đổi kích thước và vị trí trong frame.
1.1. Mô hình túi từ
Mô hình túi từ (Bag of Words) là một kỹ thuật phổ biến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng ảnh. Trong nhận dạng ảnh, mô hình này được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ ảnh bằng cách phân cụm các điểm đặc trưng và tạo ra một từ điển. Từ điển này sau đó được sử dụng để biểu diễn ảnh dưới dạng vector đặc trưng. Mô hình túi từ giúp giảm thiểu độ phức tạp của dữ liệu và tăng hiệu quả trong việc phân loại mẫu.
1.2. Mạng neural nhận diện mẫu
Mạng neural là một mô hình học máy mạnh mẽ, đặc biệt trong các bài toán phân loại và nhận dạng. Trong luận văn này, mạng neural được sử dụng để phân loại các vector đặc trưng được tạo ra từ mô hình túi từ. Mạng neural nhiều lớp (MLP) được huấn luyện trên các bộ dữ liệu ảnh để nhận diện các mẫu cử chỉ tay và đồ vật. Kết quả thử nghiệm cho thấy mạng neural đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
II. Nhận diện mẫu hiệu quả
Nhận diện mẫu hiệu quả là mục tiêu chính của luận văn này. Phương pháp được đề xuất kết hợp mô hình túi từ và mạng neural để tối ưu hóa quá trình nhận diện. Các bước chính bao gồm trích xuất đặc trưng từ ảnh, phân cụm các đặc trưng để tạo từ điển, và sử dụng mạng neural để phân loại. Phương pháp này đã được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm cử chỉ tay và đồ vật, cho thấy hiệu quả cao trong việc nhận diện mẫu.
2.1. Trích xuất đặc trưng
Trích xuất đặc trưng là bước quan trọng trong quá trình nhận diện mẫu. Trong luận văn này, thuật toán SURF (Speeded-Up Robust Features) được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ ảnh. SURF là một phương pháp trích xuất đặc trưng bất biến với các biến đổi hình học và ánh sáng, giúp tăng tính bền vững của mô hình. Các đặc trưng được trích xuất sau đó được phân cụm để tạo ra từ điển, làm cơ sở cho việc biểu diễn ảnh dưới dạng vector.
2.2. Phân loại mẫu
Phân loại mẫu là bước cuối cùng trong quá trình nhận diện. Mạng neural được sử dụng để phân loại các vector đặc trưng được tạo ra từ mô hình túi từ. Mạng neural nhiều lớp (MLP) được huấn luyện trên các bộ dữ liệu ảnh để nhận diện các mẫu cử chỉ tay và đồ vật. Kết quả thử nghiệm cho thấy mạng neural đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
III. Ứng dụng thực tiễn
Phương pháp nhận diện mẫu sử dụng mô hình túi từ và mạng neural có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như nhận dạng cử chỉ tay, nhận dạng đồ vật, và tương tác người-máy. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống điều khiển từ xa, nơi cần nhận diện nhanh và chính xác các cử chỉ tay để tạo ra các lệnh điều khiển. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
3.1. Nhận dạng cử chỉ tay
Nhận dạng cử chỉ tay là một trong những ứng dụng chính của phương pháp này. Các cử chỉ tay được nhận diện thông qua việc trích xuất đặc trưng từ ảnh và phân loại bằng mạng neural. Phương pháp này cho phép nhận diện các cử chỉ tay trong thời gian thực, giúp tăng tính tự nhiên trong tương tác người-máy. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
3.2. Nhận dạng đồ vật
Nhận dạng đồ vật là một ứng dụng khác của phương pháp này. Các đồ vật được nhận diện thông qua việc trích xuất đặc trưng từ ảnh và phân loại bằng mạng neural. Phương pháp này cho phép nhận diện các đồ vật trong thời gian thực, giúp tăng hiệu quả trong các hệ thống tự động hóa. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
