I. Tổng quan về nhận dạng đối tượng
Chương này giới thiệu tổng quan về nhận dạng đối tượng, một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ thông tin và thị giác máy tính. Nhận dạng đối tượng liên quan đến việc xác định và phân loại các đối tượng trong ảnh hoặc video. Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận dạng đối tượng bao gồm tư thế, góc chụp, sự biến dạng của đối tượng, và vị trí. Các ứng dụng của nhận dạng đối tượng rất đa dạng, từ hệ thống giám sát an ninh đến công nghệ robot và nhận dạng vân tay.
1.1. Giới thiệu về nhận dạng đối tượng
Nhận dạng đối tượng là quá trình xác định và phân loại các đối tượng trong ảnh hoặc video. Đây là một bài toán phức tạp do sự đa dạng của các yếu tố ảnh hưởng như tư thế, góc chụp, và sự biến dạng của đối tượng. Các ứng dụng của nhận dạng đối tượng bao gồm hệ thống giám sát an ninh, nhận dạng vân tay, và công nghệ robot.
1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận dạng đối tượng
Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận dạng đối tượng bao gồm tư thế, góc chụp, sự biến dạng của đối tượng, và vị trí. Tư thế và góc chụp có thể làm thay đổi đáng kể hình ảnh của đối tượng, trong khi sự biến dạng và vị trí có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống nhận dạng.
II. Các phương pháp trích chọn đặc trưng
Chương này tập trung vào các phương pháp trích xuất đặc trưng trong xử lý ảnh, đặc biệt là phương pháp HOG (Histogram of Oriented Gradients). HOG là một kỹ thuật trích xuất đặc trưng dựa trên hướng gradient của ảnh, được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng đối tượng. Các phương pháp khác như Local Binary Pattern (LBP) và Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) cũng được thảo luận.
2.1. Phương pháp HOG
Phương pháp HOG là một kỹ thuật trích xuất đặc trưng dựa trên hướng gradient của ảnh. Phương pháp này bao gồm các bước tính toán gradient, gán hướng cho gradient, tính toán histogram cho từng cell và chuẩn hóa các khối. HOG được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng đối tượng do khả năng bất biến với sự thay đổi ánh sáng và góc nhìn.
2.2. Các phương pháp trích xuất đặc trưng khác
Ngoài HOG, các phương pháp trích xuất đặc trưng khác như Local Binary Pattern (LBP) và Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) cũng được sử dụng trong nhận dạng đối tượng. LBP dựa trên việc so sánh giá trị pixel với các pixel lân cận, trong khi SIFT tập trung vào việc tìm các điểm đặc trưng bất biến với sự thay đổi tỷ lệ và góc quay.
III. Nhận dạng phương tiện ô tô bằng HOG và SVM
Chương này trình bày việc áp dụng phương pháp HOG và Support Vector Machine (SVM) trong nhận dạng phương tiện ô tô. Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ các video, sau đó trích xuất đặc trưng bằng HOG và phân loại bằng SVM. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả của phương pháp này trong việc nhận dạng ô tô.
3.1. Dữ liệu huấn luyện
Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ các video, bao gồm các hình ảnh ô tô và các phương tiện khác. Dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện mô hình SVM dựa trên các đặc trưng trích xuất bằng phương pháp HOG.
3.2. Phân loại bằng SVM
Support Vector Machine (SVM) được sử dụng để phân loại các đối tượng dựa trên các đặc trưng trích xuất bằng HOG. SVM là một phương pháp phân loại hiệu quả, đặc biệt trong các bài toán nhận dạng đối tượng với dữ liệu có số chiều lớn.
