I. Giới thiệu đề tài
Đề tài "Truy tìm đối tượng dựa vào thuộc tính cho dãy camera quan sát" tập trung vào việc áp dụng công nghệ học sâu để giải quyết bài toán phân loại thuộc tính của người đi bộ. Bài toán này mang tính chất cấp bách trong bối cảnh an ninh hiện đại, nơi mà việc phân tích hình ảnh từ hệ thống camera ngày càng trở nên quan trọng. Mục tiêu nghiên cứu là phát triển một mô hình có khả năng nhận diện và phân loại thuộc tính của người đi bộ dựa trên các đặc điểm hình ảnh. Đề tài này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả trong việc giám sát an ninh mà còn tiết kiệm thời gian và công sức cho các cơ quan chức năng. Theo đó, việc truy vết đối tượng sẽ được thực hiện một cách nhanh chóng và chính xác hơn.
1.1 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một mô hình mạng nơ-ron học sâu có khả năng phân loại thuộc tính của người đi bộ. Điều này bao gồm việc xây dựng các phương pháp trích xuất đặc trưng hiệu quả từ hình ảnh để phục vụ cho việc truy tìm đối tượng. Nghiên cứu sẽ sử dụng các tập dữ liệu như PA100K và PETA để huấn luyện và đánh giá mô hình. Việc phân loại thuộc tính sẽ hỗ trợ cho các ứng dụng trong hệ thống giám sát và đảm bảo an ninh, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực này.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các lý thuyết nền tảng liên quan đến mạng nơ-ron đa tầng và mạng nơ-ron tích chập (CNN). Mạng nơ-ron đa tầng là cấu trúc cơ bản trong học sâu, nơi mà các perceptron được kết nối với nhau để xử lý thông tin. Trong khi đó, mạng nơ-ron học sâu với các hàm kích hoạt phi tuyến giúp khắc phục những hạn chế của mạng nơ-ron đa tầng, cho phép mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Việc áp dụng các kiến thức này vào bài toán phân loại thuộc tính sẽ giúp tăng cường khả năng nhận diện và phân loại các đối tượng trong hình ảnh từ hệ thống camera.
2.1 Mạng nơ ron tích chập
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những kiến trúc mạnh mẽ nhất hiện nay trong lĩnh vực xử lý hình ảnh. CNN có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh mà không cần đến sự can thiệp của con người. Điều này rất quan trọng trong việc phân loại thuộc tính của người đi bộ, vì các thuộc tính này có thể rất đa dạng và phức tạp. Sử dụng CNN, mô hình có thể học được những đặc điểm quan trọng từ hình ảnh, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc phân loại đối tượng và giám sát an ninh.
III. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu được đề xuất trong luận văn này bao gồm việc xây dựng mô hình Top DropBlock, kế thừa từ các nghiên cứu trước đó. Mô hình này gồm ba nhánh: nhánh toàn cục để học thông tin từ các dữ liệu đã được huấn luyện trước, nhánh Top DropBlock để tăng cường khả năng phân biệt các thuộc tính từ các vùng ít thông tin, và nhánh regularization để giảm thiểu nhiễu trong quá trình học. Phương pháp này không yêu cầu tạo thêm chú thích cho dữ liệu, giúp đơn giản hóa quy trình huấn luyện và đánh giá. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình có khả năng phân loại tốt, góp phần vào việc truy tìm đối tượng hiệu quả trong hệ thống camera.
3.1 Thiết kế thử nghiệm
Thiết kế thử nghiệm bao gồm việc lựa chọn các tập dữ liệu PA100K và PETA, hai tập dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực phân loại thuộc tính. Các tiêu chí đánh giá được sử dụng bao gồm Mean Accuracy (mA) để đo lường độ chính xác của mô hình. Thử nghiệm sẽ được thực hiện qua nhiều giai đoạn khác nhau, bao gồm việc huấn luyện mô hình, kiểm tra và so sánh với các phương pháp hiện có. Kết quả từ thử nghiệm sẽ cung cấp cái nhìn tổng quát về hiệu quả của mô hình trong việc giám sát an ninh và truy tìm đối tượng.
IV. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình Top DropBlock đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại các thuộc tính của người đi bộ. So với các phương pháp trước đó, mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Các thử nghiệm trên hai tập dữ liệu PA100K và PETA cho thấy mô hình có khả năng hoạt động tốt trong các điều kiện khác nhau, từ đó khẳng định tính khả thi của phương pháp trong thực tiễn. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ vào hệ thống camera nhằm nâng cao hiệu quả giám sát an ninh.
4.1 So sánh với các công trình liên quan
Khi so sánh với các mô hình gần đây, mô hình Top DropBlock cho thấy sự vượt trội về độ chính xác và khả năng phân loại. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình không chỉ đơn thuần đạt được hiệu suất tốt mà còn có khả năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng các phương pháp học sâu vào bài toán phân loại thuộc tính có thể mang lại những giải pháp hiệu quả cho việc truy tìm đối tượng trong hệ thống camera.
