Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nhận dạng logo với giải thuật Naive Bayes Nearest Neighbor sử dụng đặc trưng DSIFT

Mục tiêu của đề tài là xây dựng một mô hình cho bài toán nhận dạng logo với mong muốn có thời gian xử lý nhanh và độ chính xác cao. Ngoài ra mô hình đề xuất phải không quá phức tạp để có thể ứng dụng vào việc xây dựng các hệ thống nhận dạng logo trong thực tế.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nhận dạng logo với giải thuật Naive Bayes Nearest Neighbor sử dụng đặc trưng DSIFT BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ VÕ THÀNH CNHẬN DẠNG LOGO VỚI GIẢI THUẬTNAIVE BAYES NEAREST NEIGHBOR SỬ DỤNG ĐẶC TRƯNG DSIFT Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN Mã số: 60 48 01 04LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Người hướng dẫn khoa học TS. Đỗ Thanh Nghị TS. Phạm Nguyên Khang Cần Thơ – 2015 MỤC LỤCDANH MỤC HÌNH ...................................................................................................vDANH MỤC BẢNG ............................................................................................... viiDANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................... viiiTÓM TẮT ................................................................................................................ ixABSTRACT ...............................................................................................................xMỞ ĐẦU ....................................................................................................................1 1. Đặt vấn đề ............................................................................................................1 2. Mục tiêu của đề tài ..............................................................................................2 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................................2 4. Cấu trúc của luận văn ..........................................................................................2Chương 1. GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG LOGO VÀ CÁCNGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ...................................................................................4 1.1 Giới thiệu về hệ thống nhận dạng logo .............................................................5 1.2 Các công trình nghiên cứu liên quan .................................................................6Chương 2. ĐỊNH VỊ LOGO VỚI GIẢI THUẬT CASCADE OF BOOSTEDSỬ DỤNG ĐẶC TRƯNG HAAR-LIKE ...............................................................10 2.1 Đặc trưng Haar-like .........................................................................................10 2.2 Boosting ...........................................................................................................13 2.3 AdaBoost .........................................................................................................15 2.4 Mô hình Cascade of Boosted Classifiers .........................................................16Chương 3. NHẬN DẠNG LOGO VỚI GIẢI THUẬT NAIVE BAYESNEAREST NEIGHBOR SỬ DỤNG ĐẶC TRƯNG DSIFT ...............................19 3.1 Giới thiệu về SIFT ...........................................................................................19 3.1.1 Phát hiện các điểm cực trị (Detect of scale-space extrema) .....................20 3.1.2 Định vị các điểm hấp dẫn (Keypoint localization) ...................................24 3.1.3 Gán hướng cho các điểm đặc trưng (Orientation assignment) .................26 3.1.4 Tạo bộ mô tả cục bộ (Keypoint descriptor) ..............................................27 3.2 Đặc trưng DSIFT .............................................................................................28 3.3 Giải thuật Naive Bayes Nearest Neighbor ......................................................29Chương 4. XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG LOGO .............................34 4.1 Kiến trúc của hệ thống nhận dạng logo đề xuất ..............................................34 iii 4.2 Thiết kế hệ thống .............................................................................................35 4.2.1 Xây dựng mô hình máy học để định vị logo ............................................35 4.2.2 Thiết kế cơ sở dữ liệu ...............................................................................38 4.2.3 Thiết kế giao diện .....................................................................................39 4.3 Thực nghiệm ....................................................................................................39 4.3.1 Chuẩn bị tập dữ liệu ..................................................................................40 4.3.2 Kết quả thực nghiệm phát hiện và định vị logo ........................................42 4.3.3 Kết quả thực nghiệm nhận dạng logo .......................................................44Chương 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ..........................................50 5.1 Kết quả đạt được..............................................................................................50 5.2 Hướng phát triển ..............................................................................................51TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................52PHỤ LỤC .................................................................................................................56 iv DANH MỤC HÌNHHình 1. 1: Logo BMW có những thay đổi về chi tiết bên trong .................................4Hình 1. 2: Hệ thống nhận dạng logo tổng quát ...........................................................5Hình 2. 1: Các đặc trưng Haar-like cơ bản ...............................................................10Hình 2 ...