N ỘI DUNG BÁO CÁOGiời thiệu bài toán phân loại ảnh.. N ỘI DUNG BÁO CÁOTổng quan tình hình nghiên cứu.. N ỘI DUNG BÁO CÁOTổng quan tình hình nghiên cứu.. T ỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU T
Trang 1N GHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG BỘ LỌC ẢNH THÔNG QUA PHÂN LOẠI ẢNH KẾT HỢP VỚI GOM CỤM
GVHD: Ts Phạm Trần Vũ HVTH: Nguyễn Đức Năng
Trang 2N ỘI DUNG BÁO CÁO
Giời thiệu bài toán phân loại ảnh
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại
Trang 3N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 4G IỚI THIỆU BÀI TOÁN PHÂN LOẠI
Trang 5N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 6T ỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Đề tài “ Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for
Recognizing Natural Scene Categories” của đồng tác giả Svetlana
Lazebnik, Cordelia Schmid, Jean Ponce
SVM-KNN: Discriminative Nearest Neighbor Classification for
Visual Category Recognition
Ngoài nước
Trang 7T ỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
( TT )
Đề tài “ phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật toán học
máy tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài toán tìm kiếm sản phẩm”,
Nguyễn Thị Hoàn
Đề tài “Xác định cảm xúc mặt người”, Trần Ngọc Phẩm
Trong nước
Trang 8N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 9M ỤC TIÊU ĐỀ TÀI
Tập ảnh
Trang 10N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 11V ẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUYẾT
Tìm hiểu phương pháp phân loại
Xây dựng quy trình phân loại ảnh
Tìm hiểu thuật toán rút trích đặc trưng ảnh
Trang 14THUẬT TOÁN RÚT TRÍCH ĐẶC TRƯNG
ASIFT: A New Framework for Fully Affine
Invariant Image Comparison Jean-Michel Morel
and Guoshen Yu 2009 Society for Industrial and
Applied Mathematics
Trang 15V ẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUYẾT
Tìm hiểu phương pháp phân loại
Xây dựng quy trình phân loại ảnh
Tìm hiểu thuật toán rút trích đặc trưng ảnh
Trang 16PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI
Phương pháp phân loại K-Means
Phương pháp pháp Nạve Baye
Phương pháp Support Vector Machine
Phương pháp K-Nearest Neighbor
Phương pháp Linear Least Square Fit
Phương pháp Centroid – based vector
Trang 17P HƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI K-M EANS
Trang 18V ẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUYẾT
Tìm hiểu phương pháp phân loại
Xây dựng quy trình phân loại ảnh
Tìm hiểu thuật toán rút trích đặc trưng ảnh
Trang 19X ÂY DỰNG QUY TRÌNH PHÂN LOẠI ẢNH
Trang 20N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 21P HƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
K-Mean SIFT
Trang 22P HƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ( TT )
SIFT
• Tính khoảng cách của
từng đặc trưng với tâm nhóm
• Đếm số đặc trưng của
Trang 23N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 24H IỆN THỰC
Trang 25H IỆN THỰC ( TT )
Trang 26H IỆN THỰC ( TT )
Trang 27N ỘI DUNG BÁO CÁO
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Giới thiệu bài toán phân loại ảnh
Trang 28K ẾT LUẬN
Tập dữ liệu huấn luyện còn ít
Ảnh phân loại còn chưa tốt
Số lượng nhóm còn hạn chế
Trang 29Cảm ơn hội đồng