MỞ ĐẦU Đặtvan ep, luan van thac si,1.luan vấncao đề hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,Ngày luan nay van chúng ta luan cao hoc, đangvan trong cuộc tong cách mạng hopluan van totcông nghiệp nghiep, luan4.0 vanvới sự si, thac số luan hóa van dữ cao hoc, l liệu hƣớng tới việc xử lý dữ liệu sao cho nhanh và kết quả có thể đạt đƣợc một cách ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l nhanh chóng và chính xác. Hệ thống Công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 này, với sự phát triển vƣợt ậc của l nh vực ep, luan van thac si,Công luan nghệ van cao hoc, thông tin,luan van ứng những tongdụng hopluan của van l nh tot vựcnghiep, này đã luan van xu và đang thact hiện si, luan van cao hoc, l ở mọi ep, luan van thac si,mặt trong luan van đời cao sống hằng van hoc, luan ngày. Công tong nghệ van hopluan thông tot tin đã góp nghiep, phẩn luan vanởthac một si,ƣớc luanphát van cao hoc, l triển cao đó là số hóa t t cả các dữ liệu thông tin, luân chuyển mạnh mẽ và kết nối ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l chúng ta lại với nhau, đồng thời kết nối vạn vật với nhau và với mạng Internet. Học sâu (còn đƣợc gọi là học có c u trúc sâu) là một phần của họ các phƣơng pháp học máy rộng hơn dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với học đại diện.
Việc học có thể đƣợc giám sát, án giám sát hoặc không giám sát [1] [2] [3]. ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l Các kiến trúc học sâu nhƣ mạng nơ-ron sâu, mạng niềm tin sâu, mạng nơ-ron lặp lại ep, luan van thac si,vàluan vannơ-ron mạng cao hoc, tíchluan vanđƣợc tụ đã tong áp hopluan van tot dụng cho cácnghiep, luanaovan l nh vực thac gồm thịsi,giác luanmáy van cao hoc, l ep, luan van thac si,tính, luanthị vangiác caomáy, hoc, nhận dạngtong luan van giọng nói, xử hopluan vanlýtot ngôn ngữ luan nghiep, tự nhiên, nhậnsi,dạng van thac luan âm van cao hoc, l thanh, lọc mạng xã hội, dịch máy, tin sinh học, thiết kế thuốc, phân tích hình ảnh y ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l tế, kiểm tra vật liệu và các chƣơng trình trò chơi trên àn cờ, trong đó chúng đã tạo ra kết quả có thể so sánh với và trong một số trƣờng hợp vƣợt qua hiệu su t của chuyên gia con ngƣời [4] [5] [6]. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đƣợc l y cảm hứng từ việc xử lý thông tin và các nút giao tiếp phân tán trong hệ thống sinh học. ANN có nhiều điểm khác iệt so với não ep, luan van thac si,sinh luanhọc.
vanCụ thể, cao mạng hoc, luanlƣới vanthần tongkinh có xuvan hopluan hƣớng t nh và tƣợng tot nghiep, trƣng, luan van thactrong khi van si, luan ộ cao hoc, l não sinh học của hầu hết các sinh vật sống là động (nhựa) và tƣơng tự [7] [8] [9]. ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,Tính luantừvan "sâu" caotrong học sâu hoc, luan vanđề cậphopluan tong đến việcvan sửtot dụng nhiềuluan nghiep, lớp van trong mạng thac nơ-rôn. si, luan van cao hoc, l Học sâu là một iến thể hiện đại có liên quan đến số lƣợng lớp có kích thƣớc giới an van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop 1 ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,hạn không luan giớihoc, van cao hạn,luan cho van phéptong ứnghopluan dụng thực vantếtotvànghiep, triển khai luanmột vancách thac tối ƣu hóa. si, luan van cao hoc, l Trong học sâu, các lớp cũng đƣợc phép không đồng nh t và sai lệch nhiều so với các mô hình kết nối đƣợc thông áo về mặt sinh học, vì tính hiệu quả, khả n ng đào ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l tạo và dễ hiểu.
Trong đề tài luận v n thạc s này, tôi đi vào nghiên cứu về mạng ep, luan van thac si,Neural và cao luan van mạng Convolution hoc, (tích luan van tong chập) van hopluan cũngtotnhƣ ý tƣởng nghiep, luan của van mô thachình CNNs si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,trong luan phân lớphoc, van cao ảnh luan (Image van Classification), tong hopluan van vàtot ápnghiep, dụng trong việcthac luan van xây si, dựng luanứng van cao hoc, l dụng nhận dạng phiếu kiếm nghiệm mẫu. ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l 2. Mục tiêu nghiên cứu ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l Mục tiêu của đề tài là tìm kiếm phƣơng pháp hỗ trợ cho việc nhận dạng và phân loại ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l các mẫu cần kiểm nghiệm trong phiếu kiểm nghiệm mẫu một cách nhanh và chính ep, luan van thac si,xác luan nhvan t; cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l Xây dựng phần mềm xử lý và nhận dạng ảnh, nối với camera và nhận dạng các ảnh từ đó làm phiếu điện tử đi kèm với các mẫu đến để các phòng an tƣơng ứng. Để làm đƣợc điều này, đề tài cần thực hiện các nội dung sau: ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l - Xử lý ảnh chụp từ Phiếu kiểm nghiệm: Từ ảnh đƣợc chụp, thực hiện các kỹ thuật ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l tiền xử lý để xử lý nhiễu của ảnh, trích chọn đặc trƣng ảnh… ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l - Nhận diện phiếu kiểm nghiệm mẫu: Ứng dụng mạng neural học sâu (Deep ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l Learning Neutral Network) để nhận dạng hình ảnh.
- Phân loại Phiếu kiểm nghiệm mẫu: Từ ảnh chụp phiếu kiểm nghiệm mẫu, phân loại đƣợc yêu cầu xét nghiệm mẫu gồm: Loại nền mẫu và các chỉ tiêu yêu cầu kiểm nghiệm. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu luanĐối ep, luan van thac si,3. vantƣợng nghiên cao hoc, luancứu van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,Kỹ thuật luan vantiền caoxử lý ảnh: hoc, luanTrích chọnhopluan van tong các đặcvan trƣng totmẫu theoluan nghiep, hìnhvan dạng, tạosi,thành thac luan tập van cao hoc, l ep, luan van thac si,dữluan liệuvan đầucao vàohoc, cho luan mạngvan Neural. tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l an van tong hop luan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hop 2 ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,Mạng Neural luan van caonhân hoc, tạo luanvà khả van n ng tong ứng dụng hopluan nhận van tot dạng luan nghiep, trích van xu tthac đặcsi, trƣng luanảnh van cao hoc, l trong học sâu.
ep, luan van thac si,Hệ thống luan vanphân loại Phiếu cao hoc, kiểm luan van nghiệm tong mẫuvan tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l hopluan ep, luan van thac si,3. luanPhạm vi nghiên van cao cứuvan tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l hoc, luan ep, luan van thac si,Phân luanloại vantừ 3 nền cao hoc,mẫu luankhác van nhau, theo ảng tong hopluan 1.2tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l van ep, luan van thac si,Phân luanloại vantừ 3 đến cao hoc,6 luan chỉ tiêu vankiểm tong nghiệm, hopluan theo ảng van tot 1.1 luan van thac si, luan van cao hoc, l nghiep, Cách ep, luan van thac si,4.luan vantiếp caocận hoc,vàluan phƣơng pháp van tong nghiênvan hopluan cứutot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,4.1 Cách luan van tiếp cao cận hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,Lluan nh vực vanthị caogiác máy hoc, tính luan vanmang tong lại nhiều van hopluan ứng tot dụng hữu ích nghiep, từvan luan nhiều l nh thac si, vực luannhƣ van cao hoc, l nhận diện ảnh, theo dõi đối tƣợng, tìm kiếm,. Có r t nhiều cách tiếp cận để giải quyết trong l nh vực thị giác máy tính, với mỗi loại đối tƣợng cụ thể sẽ có có một phƣơng pháp cụ thể để thực hiện. -Tìm hiểu và ứng dụng một mô hình Deep Learning vào ài toán nhận dạng cụ thể ep, luan van thac si,từluan phiếu kiểm van caonghiệm mẫu hoc, luan tạitong van đơn hopluan vị.
van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l ep, luan van thac si,-Chọn học cao luan van sâu hoc, làm luan giải pháp là hopluan van tong ởi khả n van ng cho độ chính tot nghiep, xác luan vƣợt van thactrội si, hơn luan các van cao hoc, l phƣơng pháp học máy truyền thống khi áp dụng vào các ài toán nhận dạng cụ thể ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l với trƣờng hợp này là các Phiếu kiểm nghiệm mẫu ep, luan van thac si, luan van cao hoc, luan van tong hopluan van tot nghiep, luan van thac si, luan van cao hoc, l 4.