Thiết kế hệ thống nhúng nhận dạng chữ viết tay tiếng việt

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 1 Ch ngă1 1.1 Gi iăthi uăđ ătƠi NgƠyănƠyăvi căs ăd ngămáyătínhăđ ăl uătr ătƠiăli u,ăthôngătinăcáănhơnăkhôngăcònălƠăv năđ ăm iăm ăvƠăc năph iăch ngăminhătínhăa

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang v

M CăL C

TRANG

Trangăt a

Quy tăđ nhăgiaoăđ ătƠi

LỦăl chăkhoaăh c

L iăc mă n i L iăcamăđoană ii Tómăt t iii Abstract iv M căl că v Danh sách các hình ix Danhăsáchăcácăb ng xi Ch ngă1ăT NGăQUAN 1

1.1ăGi iăthi uăđ ătƠi 1

1.2 Tình hình nghiên c u 2

1.3ăụănghƿaăkhoaăh căvƠăth căti n 5

1.3.1ăụănghƿaăkhoaăh c 5

1.3.2ăụănghƿaăth căti n 5

1.4ăNhi măv ăvƠăgi iăh năc aăđ ătƠi 6

1.4.1ăNhi măv ăc aăđ ătƠi 6

1.4.2ăGi iăh năc aăđ ătƠi 6

1.5ăPh ngăphápăth căhi n 6

1.5.1ăPh ngăphápătƠiăli u 6

1.5.2ăPh ngăphápăth cănghi m 7

1.6ăB ăc căc aălu năvĕn 7

Ch ngă2ăC ăS ăLụăTHUY T 8

2.1ăCácăb cătrongăm tăh ăth ngănh năd ngăch ăvi t [19] 8

2.1.1 Ti năx ălỦ 8

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang vi

2.1.2 PhơnăvùngăkỦăt 9

2.1.3ăTríchăch năđ cătr ng 9

2.1.4ăPhơnăl p 10

2.1.5 H uăx ălỦ 11

2.2 Phơnăl păd ăli uă[6]ă[22] 11

2.2.1 Khái ni m 11

2.2.2 Cácăv năđ ăliênăquanăđ năphơnăl păd ăli u 13

2.2.3 Ph ngăphápăphơnăl păSVMă[5]ă[23-27] 14

2.2.3.1 SVM là gì? 14

2.2.3.3 Phân lớp tập dữ liệu không khả tách tuyến tính 19

2.2.4ăSVMăchoănh năd ngăđaăl pă[28] 24

2.2.4.1 Một chống phần còn lại (OVR: One-vs-Rest) 24

2.2.4.2 Một chống một (OVO: One-vs-One) 25

2.3 X ălỦă nh 26

2.3.1 Vaiătròăc aăx ălỦă nhătrongănh năd ng 26

2.3.2 X ălỦă nhăv iăOpenCVă[10] [29-30] 27

2.3.2 1 Giới thiệu về OpenCV 27

2.3.2.2 Các hàm cơ bản 27

2.4 H ăth ngănhúng 34

2.4.1ăH ăđi uăhƠnhănhúng 34

2.4 1.1 Hệ điều hành Angstrom (Ångström) [31] 34

2.4 1.2 Các lệnh cơ bản trên hệ điều hành Angstrom 35

2.4.2ăH ăth ngăph năc ng 36

2.4.2.1 Gi ới thiệu về board nhúng BBxM [32] 36

2.4.2.2 Cấu trúc hệ thống của BBxM [33] 37

2.4.2.3 Một số ứng dụng của BBxM 38

Ch ngă3 NH NăD NGăCH ăVI TăTAY TI NGăVI T 39

3.1ăB ăkỦăt ănh năd ng [14] [35] 39

3.2 Môăhìnhănh năd ngăch ăvi tătayăr iăr c 40

3.2.1 Thuănh nă nh 41

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang vii

3.2.2 Ti năx ălỦ 42

3.2.3 TáchăkỦăt ăvƠăd u 44

3.2.3.1 Tách dòng 45

3.2.3.2 Tách chữ 47

3.2.3.3 Tách ký tự và dấu 48

3.2.4 Tríchăđ cătr ng 49

3.2.4.1 Đặc trưng theo chu tuyến 51

3.2.4.2 Phân bố điểm ảnh 52

3.2.5 Hu năluy năvƠănh năd ng 53

3.2.5.1 Xây dựng bộ huấn luyện 54

3.2.5.2 Nhận dạng 58

3.2.6 Ghiăk tăqu 59

Ch ngă4 XỂYăD NGă NGăD NGăTRểNăBOARDăNHỎNG 62

4.1ăS ăđ ăh ăth ng 62

4.2ăXơyăd ngăh ăđi uăhƠnhănhúng 63

4.3ăBiênăd chă ngăd ngătrênăboardănhúng 63

4.3.1 Biênăd ch OpenCV cho ARM 64

4.3.2 Thi tăl păQtăchoăBBxM 64

4.3.2.1 Cài đặt trình biên dịch chéo 64

4.3.2.2 Biên dịch Qt Everywhere 64

4.3.2.3 Thiết lập Qt Creator để biên dịch với nền tảng Qt Everywhere 65

4.3.2.4 Biên dịch ứng dụng Qt với thư viện OpenCV cho BBxM 65

4.3.2.5 Thiết lập BBxM 65

4.3.2.6 Biên dịch và thực thi ứng dụng trên BBxM 66

Ch ngă5 K TăQU ăVẨăK TăLU N 67

5.1ăK tăqu ăđ tăđ c 67

5.1.1ăHo tăđ ngăc aăch ngătrình 68

5.1.2ăM tăs ăk tăqu ăđ tăđ căc aăch ngătrìnhănh năd ng 71

5.1.3ăK tăqu ăth ngăkê 74

5.2ăK tălu n 77

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang viii

5.2.1ăK tăqu ănghiênăc u 77

5.2.2ăH năch 78

5.2.3ăH ngănghiênăc uăvƠăphátătri n 78

TẨIăLI UăTHAMăKH O 80

PH ăL C 84

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang ix

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1.1: Cácăm uăch ăs ătríchăt ăt păMNISTădataăbaseă[17] 2

Hình 2.1: Cácăb căc ăb nătrongănh năd ngăkỦăt [19] 8

Hình 2.2: Môăhìnhăphơnăl păd ăli u 12

Hình 2.3: Siêuăph ngăphơnătáchăt păd ăli uăthƠnhăhaiăl păơmăvƠăd ng 15

Hình 2.4: H ăcácăsiêuăph ngăt ngă ngăv iăcácăthamăs ăwăvƠăb 15

Hình 2.5: Kho ngăcáchăt ăsiêuăph ngăHăđ năg căt aăđ 16

Hình 2.6: Phơnăl păb ngăl ăm m 20

Hình 2.7: Ễnhăx ăm uăvƠoăkhôngăgianăđ cătr ng 22

Hình 2.8: Minhăh aăchi năl căOVR 24

Hình 2.9: Minhăh aăph ngăphápălo iătr ăc aăchi năl căOVOă[28] 25

Hình 2.10: nhăth căt ăc aăBeagleBoard-xM RevC [32] 37

Hình 2.11: S ăđ ăh ăth ngăc aăOMAPăDM3730ă[33] 37

H̀nhă3.1: S ăđôăkhôiăhê ̣ăthôngănhơ ̣năda ̣ng ch ̃ăviêtătay 41

Hình 3.2: Quáătrìnhăthuănh nă nhăb ngăcamera 41

Hình 3.3:ăMinhăh aăk tăqu ăl că nh 43

Hình 3.4:ăMinhăh aăs ădòngăch ăt iăđaăch aătrongăkhungă nhănh năd ng 43

H̀nhă3.5: Minhăh aăk tăqu ă nhăc aăquáătrìnhăti năx ălỦ 44

H̀nhă3.6: QuáătrìnhătáchăkỦăt ăvƠăd u 45

Hình 3.7: Gi iăthu tăxácăđ nhăcácădòngăch 46

Hình 3.8: Minhăh aăquáătrìnhătáchădòng 47

Hình 3.9: Minhăh aăquáătrìnhătáchăch 47

Hình 3.10: Gi iăthu tăxácăđ nhăcácăch 48

Hình 3.11: Minhăh aăquáătrìnhătáchăkỦăt ăvƠăd u 49

Hình 3.12: Phân nhóm theo vùng liên thông [2] [11] 50

Hình 3.13: Quáătrìnhătríchăđ cătr ng 50

Hình 3.14: Minhăh a tríchăđ cătr ngătheoăchuătuy n 51

Hình 3.15: Minhăh a tríchăđ cătr ngătheoăphơnăb ăđi mă nh 53

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang x

H̀nhă3.16: Quáătrìnhăxơyăd ngăb ăhu năluy n 54

H̀nhă3.17: Formăl yăm uăch ăvi tătayăti ngăvi tă(form1) 56

H̀nhă3.18: M tăs ăm uăđ cătríchătrongăt păd ăli uă[9] 57

H̀nhă3.19: S ăđ ăhu năluy năm u 57

Hình 3.20: S ăđ ănh năd ngăm u 58

Hình 4.1: H ăth ngăph năc ng 62

Hình 4.2: H ăth ngăph năm m 62

Hình 5.1: Giaoădi năchínhăc aăch ngătrìnhănh năd ng 67

Hình 5.2: Giaoădi năc aăch ngătrìnhătáchăkỦăt ,ăhu năluy năvƠăki mătra 68

Hình 5.3: Môăhìnhăhu năluy năm uăSVM 69

Hình 5.4: K tăqu ănh năd ngăch ăcóăkíchăth căl n 71

Hình 5.5: K tăqu ănh năd ngăch ăcóăkíchăth cănh 71

Hình 5.6: K tăqu ănh năd ngădòngăch ăb ănghiêng 72

Hình 5.7: K tăqu ănh nă nhăcóănhi uăsáng 72

Hình 5.8: K tăqu ănh nă nhăcóănhi uăn n 73

Hình 5.9: K tăqu ănh nă nhăch ăvi tăkhôngăli nănét,ăkhôngăr iăr c 73

Hình 5.10: Ph ngăphápătáchăhaiăph năd uădínhăli nănhau 78

Hình 5.11: Minhăh aăỦăt ngăghépăn iăkỦăt ăvƠăd u 79

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang xi

DANHăSÁCHăCÁCăB NG

B ngă1.1: Hi uăsu tăc aăph ngăphápăSVMătrênăcácăt păm uă[16] 3

B ngă1.2: Soăsánhăk tăqu ănh năd ngăc aăSVMăv iămôăhìnhăn -ron [1] 4

B ngă1.3: K tăqu ănh năd ngătrênăd ăli uăti ngăvi tăvi tătayăh năch ă[2] 4

B ngă1.4: K tăqu ănh năd ngătrênăt păd ăli uăMNISTăv iăcácăđ cătr ngă[3] 5

B ngă3.1: Th ngăkêăs ăđ cătr ngăc aăkỦăt ăvƠăd uătheoăcácăph ngăpháp 51

B ngă3.2:ăT păc ăs ăd ăli uăch ăvi tătayăti ngăvi t 54

B ngă3.3:ăMƣăhóaăkỦăt ătheoănhƣn 60

B ngă5.1:ăSoăsánhăk tăqu ănh năd ngătheoăcácăph ngăphápătríchăđ cătr ng 75

B ngă5.2:ăTh iăgianăhu năluy năvƠănh năd ng 76

B ngă5.3:ăKíchăth căl uătr ăb ăhu năluy n 76

B ngă5.4:ăSoăsánhăth iăgianănh năd ngătrênămáyătínhăvƠăBBxM 77

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 1

Ch ngă1

1.1 Gi iăthi uăđ ătƠi

NgƠyănƠyăvi căs ăd ngămáyătínhăđ ăl uătr ătƠiăli u,ăthôngătinăcáănhơnăkhôngăcònălƠăv năđ ăm iăm ăvƠăc năph iăch ngăminhătínhăanătoƠn,ăthu năti năc aănó.ăXuăh ngă

s ăhóaăt tăc ănh ngăthôngătinăng iădùngăđangăd nătr ănênăph ăbi n.ăĐ iăv iăm tăs ălƿnhăv cănh ăyăt ,ătƠiăchínhăngơnăhƠng,ăb uăchínhầăph năl năcácăthôngătinăkháchăhƠngăc năđ căth căhi năb ngăch ăvi tătayăvƠăchínhăđi uănƠyăs ăgơyănhi uăkhóăkhĕnătrongă vi că l uă tr ă h ă s ă Cácă ph nă m mă nh nă d ngă ch ă vi tă tayă s ă giúpă s ă hóaă

nh ngăthôngătinănƠy,ăgiúpăd ădƠngăl uătr ăvƠătruyăsu tănhanhăkhiăc năthi t

Nh năd ngăch ăvi tătayălƠăm tă ngăd ngăc aămôăhìnhăphơnăl păd ăli u,ănóăđ căphátătri năd aătrênăk ăthu t x ălỦă nhăvƠăcácăph ngăphápăs ăd ngămáyăh c Hai

h ngănghiênăc uăchínhăbaoăg m:ănh năd ngăch ăvi tăon-lineăvƠănh năd ngăoff-line [14] Nh năd ngăon-line lƠăhìnhăth căđ căs ăd ngăph ăbi nătrênăh uăh tăcácăthi tăb ă

c mătayăcóăh ătr ămƠnăhìnhăc mă ng nh ăSmartPhone, Table, v.v V iăph ngăphápănày nh ngăthôngătin c aăch ăvi t tay nh ăt a đ ,ăápăl căvƠăh ngăvi tăs ăđ cămáyăthuăth păvƠăx ălỦătrongăth iăgianăth c, đ ăchoăraăk tăqu ăkỦăt ăt ngă ngăv iăngu nă

d ngătext Nh năd ngăoff-lineălƠăquáătrìnhănh năd ngăch ăvi tăd aătrênăcácăthông tin tƿnh ĐóălƠăquáătrìnhăchuy năđ iăthôngătinăch ăvi tăd iăd ngăhìnhă nhăsangăd ngă

t p, cóăkh ănĕngăch nhăs aăvƠăl uătr ătrênămáyătính,ădoăđóăch tăl ngăvƠăđ ăchínhăxácăc aăh ăth ngănh năd ngăph ăthu căr tănhi uăvƠo ch tăl ngă nhăvĕnăb n

Nh nă d ngă ch ă vi tă b ngă tayă đ că th că hi nă d aă trênă haiă gi iă thu tă chính:ămemoryăbaseăvƠălearningăbase.ăMemoryăbaseăl uătr ă nhăcácăkỦăt ăm uăvƠănh nă

d ngăm tăkỦăt ăch aăbi tăb ngăcáchăsoăsánhăv iăcácăkỦăt ăm u.ăLearningăbase hay cònăg iălƠăh cămáy (Machine Learning) lƠăgi iăthu tăc ăg ngăh căcácăm uăkỦăt ă

ch aăbi t (d ăli uăhu năluy n) vƠăxơyăd ngăhƠmănh năd ng (function) t ngă ng.ă

H ngăti păc năc aăđ ătƠiănghiênăc uănƠyălƠănh năd ngăd aătrênăthôngătinătƿnh và máyăh c Quá trình nƠyăg măhaiăb căc b n:ăđ uătiên là tách ký t và rútătríchăđ că

Vi cănh năd ngăch ăvi tătayăth ngăđ căb tăđ uănghiênăc uăv iănh năd ngăcácă

s ă B ă c ă s ă d ă li uă chu nă choă vi că nghiênă c uă nƠyă g mă haiă b ă d ă li uă chính:ăUSPSă(UnitedăStateăPostalăService)ăg mă7291ăm uădùngăđ ătrainingăvƠă2007ăm uăkhácăđ ătesting,ăm iăm uălƠăm tă nhăxámăcóăkíchăth că16x16; MNIST (National Institute of Standard and Technology of the United States) [15] lƠăm tăphiênăb nă

đ căch nhăs aăt ăb ăd ăli uăNISTăc aăt păđoƠnăAT&T.ăB ăd ăli uănƠyăbaoăg mă60.000ăm uădùngăđ ătrainingăvƠă10.000ăm uădùngăđ ătesting,ăm iăm uălƠăm tă nhăxámăcóăkíchăth că28x28

Hình 1.1: Cácăm uăch ăs trích t t p MNIST data base [17]

BƠiă toánă nh nă d ngă ch ă vi tă tayă đ că th că hi nă kháă nhi uă trênă t pă ch ă s ăMNIST Nhi uăph ngăpháp phân l p khác nhau đƣăđ căth căhi nătrên trênăhaiăt pă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 3

hu nă luy nă vƠă ki mă tra c aă b ă d ă li uă nƠyă vƠă trongă s ă đóă ph iă k ă đ nă m tă s ă

ph ngăpháp thôngăd ngănh mô hình m ngăn -ron, mô hình Markov n,ăthu tătoánăK-láng gi ng hay ph ngăphápămáyăvécăt ăh ătr SVM.ăT ăl ănh năd ngăc aăcácă

ph ngăphápănày đ căđ ăc pătrong [15] Riêngăđ iăv iăph ngăphápăSVM, m tăs ă

k tăqu ănghiênăc uătrênăcácăt păd ăli uăk ătrênăđ c th ăhi n nh ătrongăb ngă1.1

B ngă1.1: Hi uăsu tăc aăph ngăphápăSVMătrênăcácăt păm u [16]

Author Database Tr Size Test Size Error Rate Krebel et al, 1998 NIST 10000 10000 1.09

Ayat et al, 2002 NIST 18000 10000 1.02

Scholkopf et al, 1996 USPS 7291 2007 3.2

Dong et al, 2002 USPS 7291 2007 2.24

LeCun et al, 1998 MNIST 60000 10000 1.1

Li et al, 2002 MNIST 60000 10000 0.76 DeCoste and Scholkopf, 2003 MNIST 60000 10000 0.56

Liu et al, 2002 MNIST 60000 10000 0.42 Nghiênăc uăc a nhóm Liu et al [18]ăđ iăv iăt păd ăli uăMNISTăcǜngăch ăraăr ngă

ph ngăphápăSVMăs ăd ngăhƠmănhơnăGaussianăt tăh năcácăk ăthu tătruy năth ngă

nh ăm ngăn -ron (s ăd ngămôăhìnhăm ngătruy năth ngăMLP và RBF) H cǜngăch ăraăvi căs ăd ngăph ngăphápăSVMăs ăc năph iăquanătơmănhi uăđ năkhôngăgianăb ă

nh ăvƠăt căđ ătínhătoánăchoăquáătrìnhăphơnăl p soăv iăcácăph ngăphápăkhác

K tăqu ănghiênăc uătrongăn căcƠngăcǜngăc ăthêm tínhăhi uăqu ăphơnăl păc aăSVMăsoăv iăph ngăphápăs ăd ngămôăhìnhăm ngăn -ron, c ăth ăkhiăsoăsánhăSVMă

v iăph ngăphápăs ăd ngămôăhìnhăm ngăn -ronă4ăl pă(144ăn -ronăl păvƠo,ă72+36ă

n -ronă ăcácăl pă n,ă10ăn -ronăl păra)ătrênăcùngăm tăb ăd ăli uăchu năMNIST,ăk tă

qu ănh năd ngăchínhăxácăh năsoăv iămôăhìnhăm ngăn -ronă(b ngă1.2).ăV năđ ăh n

ch ăh ăch ăraălƠăs ăbùngăn ăs ăphơnăl păvƠăs ăl ngăvécăt ăh ătr thuăđ căsauăkhiă

hu năluy năs ăd năđ năvi căphơnăl păch m

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 4

B ngă1.2: Soăsánhăk tăqu ănh năd ngăc aăSVMăv iămôăhìnhăn -ron [1]

Trongănghiênăc uăv ănh năd ngăch ăvi tăti ngăvi t s ăd ngăph ngăphápăSVM,ă

k tă qu ă đ tă đ că c aă nhómă nghiên c u Ph mă Anhă Ph ng,ă Ngôă Qu că T oă vƠ

L ngăChi Mai [2]ăđ cătrìnhăbƠy nh trong b ngă1.3 Đơy là môăhìnhănh năd ngă

ch ăVi tăvi tătayăh năch ăd aătrênăc ăs ăSVMăk tăh păv iăph ng pháp tríchăch nă

đ cătr ng wavelet Haar đ tăđ ăchínhăxácăt ngăđ iăkh ăquan

B ngă1.3: K tăqu ănh năd ngătrênăd ăli uăti ng vi t vi tătayăh năch ă[2]

T păm u S ăm u Đ ăchínhăxác

d ngă cácă đ că tr ngă Zoneă 2x2ă vƠă Haară Waveletă đ tă đ ă chínhă xác caoă h nă khiă s ă

d ngăđ cătr ngămaătr nănh ăphơn.ăVi căs ăd ngăcácăđ cătr ngăProjectionăvƠăContour Profileă đ tă đ ă chínhă xácă caoă khôngă b ngă nh ă phơnă nh ngă s ă d ngă s ă l ngă đ că

tr ngăítăh nănhi u,ăvìăv yăt căđ ănh năd ngăcǜngătĕngălênăđángăk

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 5

B ngă1.4: K tăqu ănh năd ngătrênăt păd ăli uăMNISTăv iăcácăđ cătr ngă[3]

Đ cătr ng S ăđ cătr ng Đ ăchínhăxác

Cácăh ăth ngănh năd ngăch ăvi tătayănóiăchungăvƠănh năd ngăch ăVi tănóiăriêngă

hi năv năđangăđ iăm t v iănhi uăv năđ ădoăs ăđaăd ngăv ăcáchăvi t.ă ăVi tăNamăv n

ch aăcóăm tăt păd ăli u chu nănƠoăđ căt oăraăđ ăph căv ăchoăvi căhu năluy n và

ki mătra,ăcácăk tăqu ăcǜngăch ăd ngăl iă ăvi cănh năd ngăt ngăkỦăt ăriêngăbi t.ăS ă

l ngăcácăph năm măđ căth ngăm iăhóa v nă ăconăs ăkhiêmăt năvƠăd ng nh ăcóă

r tăítăph năm mămƣăngu năm ăph căv ăchoăvi cănghiênăc uăvƠăphátătri n Doăđóătrongă tìnhă hìnhă hi nă t i,ă bƠiă toánă nƠyă v nă đangă đ că nghiênă c uă nh mă đem l iă

nh ngă ngăd ngăthi tăth căchoăđ iăs ng

1.3ăụănghƿaăkhoaăh căvƠăth căti n

Gi iăquy tăbƠiătoánănh năd ngăch ăvi tătayăti ngăvi t cóăd u ăm c đ ănh năd ngă

m tăs ăcơuăđ năgi n

Tácăgi mongămu nănh ngăđóngăgópăv ăm tăn iădungăs ălƠăm tăn năt ngăđ ăcácănhƠănghiênăc uăkhácăti păt căphátătri n Môăhìnhănh năd ngăch ăvi tăti ngăvi tăcó phátătri năsongăsongăv iămôăhìnhăx ălỦăti ngănói giúp t o ra các ngăd ngămangătínhă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 6

th căt ăcaoăt i Vi tăNamănh ăđ căcácăvĕnăb năvi tătrênăgi yăcǜngănh ă ngăd ngăvƠoă

kh ănĕngăđ căvƠăhi uăch ăc aărobotăhayăkínhăh ătr ăth ăl c,ăv.v

1.4 Nhi măv ăvƠăgi iăh năc aăđ ătƠi

1.4 1ăNhi măv ăc aăđ ătƠi

Tìmăhi uăvƠăphátătri n mô hìnhănh năd ngăch ăvi tătayăti ngăvi t r iăr căcóăkh ănĕngănh năd ngăđ c nhăvĕnăb năti ngăvi t cóăd u.ăTrênăc ăs ăđóăs ăxơyăd ngă ngă

d ngănh năd ngăch ăvi tătrênăn năh ăth ngănhúng,ăc ăth ălƠătrênămáyătínhănhúngăBeagleBoard-xM

1.4 2ăGi iăh năc aăđ ătƠi

BƠiătoánăs ăđ căhi năv iăch ăvi tătayăti ngăvi t v iăm tăs ăgi iăh năv ăngônăt ăvƠăvĕnăphongănh ăsau:

 B ăkỦăt : nh năd ngăt tăc ă93ăkỦăt đ căt oăraăb iă29ăch ăcái {A,ăB,ăC,ăD,ăĐ,ăE,ăG,ăH,ăI,ăK,ăL,ăM,ăN,ăO,ăP,ăQ,ăR,ăS,ăT,ăU,ăV,ăX,ăY,ă ,ă ,ăZ,ăW,ăF,ăJ}ăvà 6 thanhăđi uătrongăti ngăvi t {d uăngang,ăd uăs c, đ uăhuy n,d uăn ng, d uăh i,

Đ ăcóăđ cănh ngăk tăqu ămangătínhăkhoaăh căcǜngănh ăth căti n,ăđ ătƠiăc nă

đ căxơyăd ngăd aătrênăm tăl ătrìnhăđúngăđ n.ăNóăph iăcóăs ăg năk tăt ăkhơuăl aă

ch năđ ătƠi,ăl păk ăho chăth căhi n,ăđ tăv năđ ,ăthuăth păd ăli uăchoăđ năkhơuăvi tăbáoăcáoăvƠăki mănghi m.ăTrênăc ăs ăđƣăcóăđ căđ ătƠiăvƠăcácăm cătiêuăđ căđ tăthìă

vi căcònăl iăchínhălƠătìmăki măcácăph ngăphápăhi u qu ăđ ăđ tăđ căcácăm cătiêuă

nh ămongămu n

1.5 1ăPh ngăphápătƠiăli u

Tìmăhi uăcácăk ăthu tăx ălỦă nhăs ;ătìmăhi uăcácăk ăthu tănh năd ngăđ iăt ng,ă

nh năd ngăm u;ătìmăhi uăcácăph ngăphápătríchăđ cătr ngăhi uăqu ăchoăch ăvi tătay

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 7

Tìmăhi uăcôngăc ăl pătrìnhăQtăCreator,ăth ăvi năx ălỦ nhăOpenCVăvƠăm tăs ăth ă

vi năliên quan ph căv ăchoăvi căhu năluy năvƠănh năd ng

1.5.2 Ph ngăphápăth cănghi m

Xơyăd ngăc s ăd ăli uăkỦăt ăhu năluy năb ngăcáchăthuăth păm uăvi tătayăc a nhi uănhómăđ iăt ngăkhácănhauăvƠăđ ngăth iăs ăd ngăl iăm tăs ăt păm uăđƣăđ că

th căhi nătrênăcácăđ ătƠiăt ngăt ătr căđó

Xơyăd ngă ngăd ngătrênămáyătínhăvƠăđánh giá t l ănh năd ngătheoăcácăph ngăphápătríchăch năđ cătr ng

T iă uăhóaăch ngătrìnhăvƠăth căthi ngăd ngătrênătrênăBeagleBoard-xM

1.6ăB ăc căc aălu năvĕn

N iădungăc aălu năvĕnăđ căchiaălƠmă5ăch ng:

 Ch ng 1: Gi iăthi uăt ngăquanăv ăđ ătƠi,ătìnhăhìnhănghiênăc u,ăm cătiêuăvƠ

gi iăh năc aăđ ătƠi.ă

 Ch ngă2: Ph năc ăs ălỦăthuy t.ăTrìnhăbƠyăcácăb căc ăb năc aăm tăh ăth ng

nh năd ngăm uătrongăx ălyă nh;ăkhái ni măv ăphơnăl păd ăli uăvƠăchiăti tăv ă

ph ngă pháp phơnă l pă SVM.ă N iă dungă c aă ch ngă cǜngă trìnhă bƠy m tă s ănguyênălỦăc ăb năc aăm tăs ăhƠmătrongăOpenCV.ăPh năcu iăc aăch ngăs

gi iăthi uăs ăquaăv h ăđi uăhƠnhăAngstromăvƠăboard nhúng BeagleBoard-xM

 Ch ngă3: Mô hình nh năd ngăch ăvi tătay ti ngăvi t Tr căh tătrìnhăbƠy v ă

b ăkỦăt ăti ngăvi t, cách phân chia thành các nhóm kỦăt ăd aătrên thƠnhăph năliên thông Ph n quanătr ngăđ căđ ăc p chínhălƠăvi c đi sơuăgi iăthi u vƠăgi iăthíchăchiăti t v ăm tăs ăs ăđ ăthu tătoánătrongăquáătrìnhăphơnătáchăkỦăt

 Ch ngă4: Xơyăd ngă ngăd ngătrênăBoardănhúngăBeagleBoard-xM.ăN iădungă

ch ngă nƠyă s ă môă t ă cácă b că xơyă d ngă ngă d ngă trênă boardă nhúng,ă cácă

ph ngăphápăcǜngănh ăcácăcôngăc ăđ căs ăd ngăchoăvi căbiênăd chă ngăd ngă

đ ăcóăth ăth căthiătrênăm tăh ăđi uăhƠnhănhúng

 Ch ngă5: K tăqu vƠăk tălu n TrìnhăbƠyăvƠăđánh giá các k tăqu ăđ tăđ că

c aăđ ătƠi,ăđ aăraăđ nhăh ngănghiênăc uăvƠăphátătri năc aăđ ătƠi

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 8

Ch ngă2

C ăS ăLụăTHUY T

2.1 Cácăb cătrongăm tăh ăth ngănh năd ngăch ăvi t [19]

Nh năd ngăkỦăt ălƠăm tănhánh c aăk ăthu tăx ălỦă nhăs ,ăm t h ăth ngănh năd ngăkỦăt ăc năcóăm tăs ăb căc ăb nănh ăsau:

Hình 2.1: Cácăb căc ăb nătrongănh năd ngăkỦăt [19]

2.1.1 Ti năx ălý

nhăbanăđ uăcóăth ăđ căthuănh năthông qua nhi uăthi tăb ăkhácănhauănh ămáyă

ch pă nh,ămáyăquayăho cămáyăscan Ch tăl ngă nhăđ căx ălỦăthôngăquaăcácăthi tă

b ănƠyăcóăch tăl ngăr tăth păvà b ă nhăh ngăb i nhi u

M tăs ăkhơuătrongăti năx ălỦăs giúpătaălo i b ăb tăcácăthƠnhăph nănhi u,ăgópă

ph nălƠmătĕngăđ ăchínhăxácăcho m tăh ăth ngănh năd ng.ă nhăs đ c lƠmătr n,

Ti năx ălỦ

Phân vùng kỦăt

Tríchăđ cătr ng

Phơnăl p

H uăx ălỦ KỦăt ăđ că

nh năd ng nhăkỦăt

B ăhu năluy n

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 9

tĕngă gi mă đ ă sáng,ă táchă ng ng,ă bi nă đ iă c pă xámă hayă th că hi nă cơnă b ngăhistogram, v.v Đ iăv iămôăhìnhănh năd ngăch ăvi t,ăchúngătaăc năthêmăm tăs ăkhơuă

nh ăđi uăch nhăđ ănghiêngăhayălƠmămƣnhăch ăTùyătheoăm căđíchătaăs ă uătiênăđ ă

lo iăb ăm tăs ăkhơuănh m tĕngăt căđ ănh năd ng.ăK tăqu ăc aăb căti năx ălỦăs ăchoăm tă nhănh ăphơnăv iăhaiăph n riêngăbi t:ăph năn n đen vƠăph năch tr ngăhay

ng căl i.ăV iăk tăqu ănƠy s ăgiúpătaăd ădƠngăth căhi năcácăphépătoánătrênăđi mă nhăvƠăkhiăđóătáchăr iăt ngăkỦăt ăđ ăđ aăvƠoăl yăm uăvƠăphơnăl p

2.1.2 Phơnăvùngăkýăt

LƠăquáătrìnhăphơnătíchăc uătrúcăv tălỦăc aătrangăvĕnăb nănh măxácăđ nhăv ă tríă

t ngăđ iăc aăcácăvùngăthôngătin, thôngătinătaăquanătơmă ăđơyăchínhălƠăkỦăt ăĐây có

th ăcoiălƠăb căquanătr ngănh t trongăb tăkǶăm tăh ăth ngănh năd ngănƠoăb iăn uăkhôngătáchăđ căkỦăt ăs đ ngănghƿaăv iăvi căkỦăt ăđóăs ăkhôngăđ cănh năd ng Haiăh ngăti păc năph ăbi nătrongăphơn tích trangăvĕnăb nălƠ:

 H ngăti păc năt ătrênăxu ng:ătoƠnăb ăvĕnăb năs ăđ căcoiălƠăm tăkh i,ă

b ngăcáchăs ăd ngăph ngăphápăchi uăbi uăđ ăt năsu tătheoăc ăchi uăngangăvƠăchi uă

d c.ăN uăchi uătheoăchi uăngangătaăs ătáchăđ căcácădòngăvĕnăb năvƠăsauăđóălƠăcácăthƠnhăph năc ăb năc aăm tădòngănh :ăbaseline, ascenders, descenders N uăchi uătheoăchi uăd cătaăs ătáchăđ căt ngăch ăsauăđóălƠăt ngăkỦăt

 H ngă ti pă c nă t ă d iă lên: quáă trìnhă phơnă đo nă b tă đ uă b ngă vi că xácă

đ nhănh ngăthƠnhăph năliênăthôngănh ănh t,ăsauăđóăg păchúngăl iăthƠnhănh ngăthƠnhă

ph năl năh n,ăchoăđ năkhiăthuăđ căt tăc ăcácăkh iătrongăvĕnăb n

2.1.3 Tríchăch năđặcătr ng

Nh ăchúngătaăđƣăbi t,ătríchăch năđ cătr ngăđóngăvaiătròăh tăs căquanătr ngăb iănóăcungăc pătriăth căhu năluy n vƠănh năd ng choăc ăm tăh ăth ngănh năd ng.ăNh ngăthôngătinăh uăích t ă nhăđ uăvƠoăs ăđ căth ăhi nănh ăm tăt păh păcácăvécăt ăđ că

tr ng.ăT păcácăđ cătr ngănƠyăcóăth ăđ căs ăd ngătrongănhi uămôăhìnhămáyăh căkhácănhau.ăDoăđóăvi căđánhăgiáăvƠăl aăch năph ngăphápăthíchăh păchoăquáătrìnhănƠyălƠăđi uăh tăs căc năthi t.ăM tăph ngăphápătríchăđ cătr ngăhi uăqu ăph iăđ mă

ph ngăphápăphơnălo iănƠo,ănh tăđ iăv iăph ngăphápăs ăd ngămáyăh c,ăb iănóăs ălƠmătĕngăđángăk ăth iăgian hu năluy năcǜngănh nh năd ng.ăDoăđóăc năph iăđánhăgiáăvƠăl aăch nănh ngăđ cătr ngăquanătr ng,ăcóăth ăbi uădi năt tăđ căđi măc aăm tăkỦăt ăhayăconăs ăs ălƠmăchoăh ăth ngăho tăđ ngănhanhăh n

T ngăquanăv ăcácăph ngăphápătríchăch năđ cătr ngăchoănh năd ngăkỦăt ăđ că

đ ăc pătrongă[3] [20] [21],ăv ăc ăb năcóăth ăchiaăthƠnhă3ăh ngăti păc năchính:

 Tríchăch năđặcătr ngăth ngăkê:ăM tăs ăph ngăphápăph ăbi nănh ăchiaă

l iă(Zoning), ph ngăphápăchi uă(Projection histograms),ăph ngăphápăgiaoăđi mă(Crossing)ă vƠă kho ngă cáchă (Distance).ă Cácă ph ngă phápă nƠyă đ că đánhă giáă kháăcao,ăchoăphépăgi iăquy tăcácăv năđ ăv ănhi u,ăkíchăc ăvƠăm tăs ăthayăđ iănh ătrênănhănh ngăl iăkháănh yăc măv iăđ ăd chăchuy năvƠăđ ănghiêng

 Tríchăch năđặcătr ngăcấuătrúc:ăTríchăch n đ cătr ngăv ăm tăc uătrúcăph nă

l năd aătrênătínhăch tăhìnhăh căc aăch ăvi tănh ăcácăđi mău ng,ăđi mănút,ăđi măc că

tr ,ă v.v H ngă ti pă c nă nƠyă s ă kh că ph că đ că v nă đ ă v ă đ ă nghiêng,ă đ ă d chăchuy nănh ngăkhóăxơyăd ngăđ căt păm uăhu năluy n.ă

 Tríchăch năđặcăd aăvƠoăphépăbi năđ iătoƠnăc c:ăCácăph ngăphápăbi nă

đ iă toƠnă c că th ngă đ că s ă d ngă nh ă bi nă đ iă Cosineă r iă r că (DCT),ă bi nă đ iăFourier,ăbi năđ iăWaveletăHaarăvƠăcácăph ngăphápămoment.ăĐ căđi măc aăph ngăphápănƠyălƠăkh ănĕngăb tăbi năv iă nhăb ăxoay hayăd chăchuy nănh ngăl iăkhôngăgi iăquy tăt tăcácăv năđ ăv ănhi u.ăDoăđóăcác ph ngăphápănƠyăyêuăc uăgi iăquy tăt tăkhơuăti năx ălỦăđ ăgiaătĕngăch tăl ngă nhăđ uăvƠo

2.1.4 Phơnăl p

ĐơyălƠăgiaiăđo năquanătr ngănh t,ăgiaiăđo nănƠyăquy tăđ nhăđ ăchínhăxácăc aăh ă

th ngănh năd ng.ăTrongăgiaiăđo nănƠy,ănh ngăđ cătr ngăm iăđ cărútătríchăt ăcácă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 11

nhăc aăcácăkỦăt ăc năđ cănh năd ngăs ăđ căđ aăvào b ănh năd ngăđƣăđ căxơyă

d ngăt ăcácăm uăhu năluy n.ăK tăqu ătaăs ăcóăđ căcácăquy tăđ nhăđúngăđ năv ălo iă(nhãn) c aăcácăm uăm i

Cóănhi uăk ăthu tăphơnăl pătiênăti n đƣăvƠ đangăđ căápăd ngăchoăbƠiătoánănh nă

d ngăch ăvi tătayănh ăHMM,ăm ngăn -ron, K-lángăgi ngăg nănh t,ălu tăquy tăđ nhăBayes, máyăvécăt ăh ătr SVM, v.v Trongăs ăcácăk ăthu tănƠyăthìăSVMăđ căđánhă

giáălƠăph ngăphápăcóăđ ăchínhăxácăphơnăl păcaoăvƠăph ngăphápălu năc aănóăđ căxơyăd ngăd aătrênăm tăn năt ngătoánăh căr tăch tăch M tăs ăkháiăni măv ăph ngăphápăSVMăs ăđ cătrìnhăbƠyătrongăph năk ăti p

2.1.5 H uăx ălý

M tăb ănh năd ngăhi măkhiăch ăđ ădùngăđ năl ăThayăvƠoăđóănóăth ngădùngăđ ă

đ aăraăthaoătácăt ngă ng,ăm iăthaoătácăm tăm tăchiăphíăt ngă ng.ăH uăx ălỦăs ădùngăđ uăraăc aăb ăphơnăl păđ ăquy tăđ nhăthaoătácăt ngă ng.ăTheoăquanăni m,ăcáchăđ năgi nănh tăđ ăđánhăgiáăho tăđ ngăc aăm tăb ănh n d ngălƠăxemăt ăl ănh nă

d ngăsaiăv iăcácăm uăm i.ăDoăđóăchúngătaăc năph iănh năd ngăv iăt ăl ăl iăth pă

nh t.ăTuyănhiênăchúngătaăc năcácăthaoătácăt ngă ngăph iălƠmăchoăt ngăchiăphíălƠă

th pănh t.ăCóăth ăph iăk tăh păcácătriăth căđƣăbi tăv ăchiăphí,ăvƠănóăs cóă nhăh ngă

đ năvi căraăcácăquy tăđ nhăhƠnh đ ng.ăChúngătaăcǜngăc nă căl ngătr căchiăphíă

đ ăxemăcóăth aămƣnăhayăkhông.ă

2.2 Phơnăl păd ăli u [6] [22]

2.2.1 Khái ni m

Phơnăl p d ăli u (Classify data) đ căxemălƠăm tăbƠiătoánăquanătr ng trongănh nă

d ngăm u,ăđơy lƠăquáătrìnhăgánănhƣnăho cătênăl păchoăm tăd ăli uăm iăvƠoăm tăho cănhi uăl păchoătr căd aătrênăm tăquyălu tănƠoăđó

Có nhi uăbƠiătoánăphơnăl păd ăli u nh ăphơnăl pănh ăphơn,ăphơnăl păđaăl p,ăphơn

l păđaătr ,ăv.v Phơnăl pănh ăphơnălƠăquáătrìnhăti năhƠnhăvi căphơnăl păd ăli uăvƠoă

m tătrongăhaiăl păkhácănhauăd aăvƠoăvi căd ăli uăđóăcóăhayăkhôngăm tăs ăđ cătính theoăquyăđ nhăc aăb ăphơnăl p.ăPhơnăl păđaăl pălƠăquáătrìnhăphơnăl păv iăs ăl ng

l păl năh năhai.ăNh ăv y,ăt păh păd ăli uătrongămi năxemăxétăđ căphơnăchiaăthƠnhă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 12

nhi uăl păch ăkhôngăđ năthu năch ălƠăhaiăl pănh ătrongăbƠiătoánăphơnăl pănh ăphơn.ă

V ăb năch t,ăbƠiătoánăphơnăl pănh ăphơnălƠătr ngăh păriêngăc aăbƠiătoánăphơnăl păđaăl p.ă

Hình 2.2: Môăhìnhăphơnăl păd li u Quá trình phơnăl păd ăli uăg măhaiăb c c ăb n:

 Hu năluy n/h c (learning step): ĐơyălƠăb căt oăraăb ăhu năluy năd aăvƠoăcácăthu tătoánăphơnăl p D ăli uăhu năluy nă(Trainingăset) lƠănh ngăd ăli uăcóăthu cătínhănhƣn,ăcácănhƣnănƠyăđ căxácăđ nhăb iăng i th căhi năcôngă

vi căhu năluy n Quá trìnhăgánănhƣnăchoăcácăt păd ăli uăh căđ căg iălƠăquáătrìnhăh căcóăgiámăsát

 Phơnăl p (classiẻcationăstep):ăTrongăb cănƠy,ămôăhìnhăhu năluy n đ căxây

d ngă ăb cătrênăs ăđ căd ngăđ ăd ăđoánănhƣnăc aăt p ki mătraă(testing set)

và thông qua t ăl nh năd ngăđ căl ngăđ ăchínhăxácăc aăb ăphơnăl p

N uăđ ăchínhăxácălƠăch pănh năđ căthìăcóăth ăs ăd ngăb ăphơnăl păđ căt oătaătrongăquáătrìnhăh căđ ăphơnăl păd ăli uăm i

Đ iăv iăbƠiătoánăphơnăl p,ăthu tătoánăphơnăl păgi ăvaiătròăquy tăđ nhăt iăs ăthƠnhăcôngăc aămôăhìnhăphơnăl p.ăDoăv yăv năđ ătìmăraăđ căm tăthu tătoánăphơnăl pănhanh,ă hi uă qu ,ă cóă đ ă chínhă xácă caoă vƠă cóă kh ă nĕngă m ă r ngă đ c lƠă r tă quană

tr ng V ă c ă b nă chúngă taă cóă h că máyă (Machineă Learning)ă lƠă m tă trongă nh ngă

ph ngăpháp đ căs ăd ngăchoăm căđíchăphơnăl p Cóăth ăli tăkêăm tăs k ăthu tăphơnăl p s ăd ngăph ngăphápăh cămáyăđƣăđ căs ăd ng ph ăbi năhi nănay [19]:

 Môăhìnhăphơnăl păK-lángăgi ng g nănh tă(k-Nearest Neighbor - k-NN)

 M ngăn - ron (Neural Networks - NN)

Thu tătoánăphơnăl p

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 13

 Môăhìnhăm ngă nă(Hidden Markov Model - HMM)

 Máyăvécăt ăh ătr (Support Vector Machine - SVM)

 Phơnăl păcơyăquy tăđ nhă(Decisionătreeăclassification)

 Đ ăchínhăxácăc aăd ăđoán:ăĐơyăchínhălƠăkh ănĕngăb ăphơnăl păd ăđoánăđúngă

d ăli uăch aăbi tănhƣn.ă

 T căđ :ăT căđ ălƠănh ngăchiăphíătínhătoánăliênăquanăđ năquáătrìnhăt oăraăvƠă

s ăd ngămôăhình

 Tínhăb năv ng:ăLƠăkh ănĕngăc aăb ăphơnăl păth căhi năd ăđoánăđúngăv i d ă

li uănhi uăhayăthi uăgiáătr

 Tínhăkíchăc :ăLƠăkh ănĕngăt oăb ăphơnăl păhi uăqu ăv iăs ăl ngăd ăli uăl n

 Tínhănĕngădi năgi i:ăB ăphơnăl păcungăc pătriăth căcóăth ăhi uăđ c

2.2.2.2 Đánh giá độ chính xác của mô hình phân lớp [22]

căl ngăđ ăchínhăxácăc aăb ăphơnăl pălƠăquanătr ngă ăch ănóăchoăphépăd ăđoánăđ căđ ăchínhăxácăc aăcácăk tăqu ăphơnăl pănh ngăd ăli uăt ngălai.ăĐ ăchínhăxácăcònăgiúpăsoăsánhăcácămôăhìnhăphơnăl păkhácănhau.ăHai ph ngăphápăđánhăgiáă

ph ăbi nălƠăholdoutăvƠăk-fold cross-validation.ăC ă2ăk ăthu tănƠyăđ uăd aătrênăcácăphơnăho chăng uănhiênăt păd ăli uăbanăđ u.ă

 Trong ph ngăphápăholdout,ăd ăli uăđ aăraăđ căphơnăchiaăng uănhiênăthƠnhă2ăph n:ăt păd ăli uăđƠoăt oăvƠăt păd ăli uăki mătra.ăThôngăth ng ng iătaă

ch n 2/3ăd ăli uăc păchoăt păd ăli uăhu năluy n,ăph năcònăl iăchoăt păd ăli uă

ki mătra Đ ăchínhăxácăđ căxácăđ nhălƠăph nătrĕmăc aăcácăm uătrongăt pă

ki mătraăđ căb ăphơnăl păx păl păđúng

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 14

 Trong ph ng pháp k-fold cross validation t p d li u ban đ u đ c chia

ng uănhiênăthƠnh kăt păconă(fold)ăcóăkíchăth căx păx ănh ănhau D1,ăD2,ăầ,ă

Dk.ăQuáătrìnhăh căvƠătestăđ căth căhi năkăl n.ăT iăl năl păth ăi,ăDi lƠăt păd ă

li uăki mătra,ăcácăt păcònăl iăh păthƠnhăt păd ăli uăđƠoăt o.ăCóănghƿaălƠ,ăđ u tiênăvi căd yăđ căth căhi nătrênăcácăt păD2, D3ầ,ăDk, sauăđóătestătrênăt păD1;ăti păt căquáătrìnhăd yăđ căth căhi nătrênăt păD1, D3, D4,ầ,ăDk,ăsauăđóătestătrênăt păD2;ăvƠăc ăth ăti păt c nh ăth ăchoăđ năt păth ăk.ăĐ ăchínhăxácălƠătoƠnăb ăs ăphơnăl păđúngăt ăkăl năl păchiaăchoăt ngăs ăm uăc a t păd ăli uăbanăđ u

2.2.3 Ph ngăphápăphơnăl p SVM [5] [23-27]

2.2.3.1 SVM là gì?

Ph ngăphápăSVM hay máy vécăt ăh ătr đ căVapnikăđ ăxu tăvƠoănĕmă1995 [23].ăĐơyălƠă m tăph ngăpháp phơnăl pă d ăli u d aătrênălỦăthuy tăh căth ngăkêă(Statistical Learning Theory)ănênăcóăm tăn năt ngătoánăh căch tăch ăđ ăb oăđ mă

r ngă k tă qu ă đ tă đ că t iă u Đơyă cǜngă lƠă m tă ph ngă phápă h că cóă giámă sátă(Supervisedă learning)ă b iă cácă t pă d ă li uă hu nă luy nă đ uă đ că gánă nhƣnă vƠă quáătrìnhăhu năluy năs ăt oăraăm tăsiêuăph ngăphơnătách t iă uăgiúpăcóăth ăphơnălo iăd ă

li uăm i.ă

2.2.3.2 Phân lớp tập dữ liệu khả tách tuyến tính

Xétătr ngăh păđ năgi nănh tă- Phơnălo iăhaiăphơnăl pănh ăphơn.ăGi ăs t păd ă

li uă hu nă luy nă g mă nă m u đ că choă d iă d ngă x yi, i,i 1, , N Trong

i

x R là vécăt ăbaoăg mămăph năt ăch aăgiáătr ăc aămăthu cătínhăhayăđ cătr ng.ăCác vécăt ănƠyăđ căphơnălo iăthƠnhăcácăm uăd ngăvƠăm uăơm.ăM uăd ngăs ă

đ căgánănhƣnălƠăy i   1 vƠăm uăơmăs ălƠ y i   1

T păd ăli uănƠyăđ căxemălƠăkh ătáchătuy nătínhăn uătaăcóăth ăxơyăd ngăđ că

m tăsiêuăph ngăcóăth ăphơnăchiaăhoƠnătoƠnăt păd ăli uăv ăhaiăphíaăc aănó.ăNh ătrongăhình 2.3 taăcóăth ăth yătoƠnăb ăcácăm uăđ ngăn măv ăphíaăn aătrênăc aăsiêuăph ngă

và toàn b ăs ăm uăơmăđ căn măv ăphíaăn aăd iăc aăsiêuăph ng

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 15

Hình 2.3: Siêuăph ngăphơnătáchăt păd ăli uăthƠnhăhaiăl păơmăvƠăd ng

Gi ăs ăph ngătrình c aăsiêuăph ngătrongăkhôngăgian là wT 0

x b  ăTrongăđóă

T

w x là phép nhân vécăt ăvôăh ng,ăw là vécăt tr ngăs ăhayăvécăt ăphápătuy năc aăsiêuăph ng vƠăbălƠăđ ăd ch.ăKhiăthayăđ iăwăvƠăb,ăh ngăc aăvƠăkho ngăcáchăt ăg că

t aăđ năsiêuăph ngăs ăthayăđ i Dóăđóătaăc năxácăđ nhăgiáătr ănƠoăc aăwăvƠăbălƠăt t

nh tăchoăph ngătrìnhăc aăsiêuăph ng Sauăkhiătìmăđ căsiêuăph ngăphơnăcách,ăm t

b ăphơnălo iăSVMăđ căđ nhănghƿaănh ăsau:

Hình 2.4: H ăcácăsiêuăph ngăt ngă ngăv iăcácăthamăs ăwăvƠăb

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 16

Giai đoạn huấn luyện

Giaiăđo năhu năluy năSVMăth căch tălƠ quáătrìnhăđiătìmăsiêuăph ngăt iă u nh t Trongăs ăh ăcácăsiêuăph ngăph ăthu căvƠo cácăthamăs ăwăvƠăbătaăs ătìmăđ căsiêuă

ph ngăHăv iăl ăc căđ iănh ătrongăhìnhă2.5.ăL ăc c đ iăchínhălƠăkho ngăcáchăl nănh tă

gi aăhaiăl păd ăli uăơmăvƠăd ng

Gi ăs ăt păd ăli uăhu năluy nălƠăkh ătáchătuy nătính,ăkhiăđóătaăcóărƠngăbu căsau:

i

w x  b s n mătrênăsiêuă ph ngă H2 Các vécăt ănày

đ căg i là các vécăt ăh ătr ăvƠăH1, H2 t ngă ngălƠăhai siêuăph ngăh ătr Nh ngăvécăt ăh tr s ălƠănh ngăthƠnhăph năquanătr ngănh tăc aăt păd ăli uăhu năluy n và

ch ăcóăchúngăm iăthamăgiaăvƠoăvi căxácăđ nhăsiêuăph ngăt iă u,ăcácăm uăkhácăcóăth ă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 17

G i:ă d1ălƠăkho ngăcáchăt ăg căt a đ ăđ năH1, 1

(1 b) w

d2ălƠăkho ngăcáchăt ăg căt aăđ ăđ năH2, 2

( 1 b) w

d lƠăl ăt călƠăkho ng cáchăt H1ăđ n H2, 1 2

2 w

Đơyă lƠă bƠiă toánă quyă ho chă toƠnă ph ngă b că haiă (Quadratic programing) và

ph ngăánătìmăc căti uăđ cătri năkhai nh ătrongă[25],ătrongăđóăng iătaăs ăchuy năbài oánă căsangăbƠiătoánăđ iăng u b ngăcáchăs d ngănhơnăt ăLagrange nh ătrong [8] [25-26] nh ăsau:

Khiăđóătaăvi tăl iăbƠiătoánăđ iăng uăc aăbƠiătoánă1ănh ăsau:

C căti uăc aăă 1 2

Cho bài toán gốc: Cực tiểu f(x)

Dựa trên: g i(x) 0 với i1, ,N

Bài toán đối ngẫu được phát biểu: Cực đại hóa    

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 18

Trongăđó (h ăs ănhơnăLagrange)ăchínhălƠănghi măc aăbƠiătoánăđ iăng u,ăt ngăi

ngăv iăm i h ăs  taăs ăcóăm tăm uăhu năluy n i x i.ăĐ ăgi iăbƠiătoánăđ iăng uă

tr cătiênătaăph iătìmăc căti uăc a:

Nh ăv yăbƠiătoánăđ iăng uăcóăth ăđ căvi tăl iănh ăsau:

Gi iăbƠiătoánănƠyătaăs ătìmăđ că ,ăt ăđóăxácăđ nhăvécăt ăwătheoăcôngăth că2.4

Đ ăxácăđ nhăđ ăd chăb,ătaăch năm tăm u x i vƠăv năd ngăđi uăki năKarush-Kuhn Tucker (KKT) [25] nh ăsau:

      , suy ra x ikhôngăn mătrênăsiêuăph ngăh ă

tr ăH1ăho căH2ădoăđóănóăs ăkhôngăđ căs ăd ngăđ ătínhăw

C căđ iăhóaăă

1 1 1

12

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 19

i y w x i i b

      , suy ra x i n mătrênăsiêuăph ngăh ătr ăH1ă

ho căH2ăvƠăx i lúc này đ căg iălƠăcácăvécăt ăh ătr vƠăđ căs ăd ngăđ ătính Tính b

s ăch ăc năch năm tăicó i 0 vƠăs ăd ngăcôngăth c:

2.2.3.3 Phân lớp tập dữ liệu không khả tách tuyến tính

N uăt păd ăli uăhu năluy năkhôngăkh ătáchătuy nătínhăthìătaăcóăth ăgi iăquy tătheoăhai cách:

Cách 1: S ă d ngă m tă m tă siêuă ph ngă l ă m m,ă nghƿaă lƠă choă phépă m tă s ă m uă

hu năluy năn măv ăphíaăsai c aăm tăsiêuăph ng phơnătáchăho căv nă ăv ătríăđúngă

nh ngăr iăvƠoăvùngăgi aăm tăsiêuăph ngăphơnătáchăvƠăm tăsiêuăph ng h ătr ăt ngăng.ă

Cách 2:ăS ăd ngăm tăánhăx ăphiătuy nă đ ăánhăx ăcácăđi măd ăli uăđ uăvƠoăsangăm tăkhôngăgianăm iăcóăs ăchi uăcaoăh n.ăTrongăkhôngăgianănƠy,ăcácăđi măd ă

li uătr ăthƠnhăkh ătáchătuy nătính,ăho căcóăth ăphơnătáchăv iăítăl iăh năsoăv iătr ngă

h păs ăd ngăkhôngăgianăbanăđ u

 Phương pháp lề mềm (Soft margin)

Máyăphơnăl păv iăkho ngăcáchăc căđ iă ăph n trên ch ăápăd ngăđ căđ iăv iăcácă

t păd ăli uăkh ătáchătuy nătính,ăcònăth căt ăth ngăg păcácăt păd ăli uăkhôngăkh ătáchă tuy nă tính.ă Corinnaă Cortesă vƠă Vladimiră N.ă Vapnikă đƣă đ ă xu tă thu tă toánă l ă

m măđ ăgi iăquy tăbƠiătoánătrongătr ngăh pănƠy.ăĐ ăxơyăd ngăm tămáyăphơnăl pă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 20

v iăkho ngăcáchăl ăc căđ i,ăc năph iăn iăl ngărƠngăbu căc aă(2.3).ăNghƿaălƠăkhôngăépăbu căd ăli uăph iăn măhoƠnătoƠnăv ăhaiăphíaăc aăH1 hay H2 (Hình 2.6)

Hình 2.6: Phơnăl păb ngăl ăm mă

Đ ăn iăl ngă đi uă ki năphơnăl p,ă m iă m ux is ăđ căthêmăvƠoă m tă bi nătr ă i

không âm sao cho:

N T

i i



TrongăđóăCă>ă0ălƠăthamăs ătùyăch năđ cădùngăđ ăn iăl ngăđi uăki n rƠngăbu c

Khiăđóăvi căhu năluy năSVMăchínhălƠăvi căđiăgi iăbƠiătoánăcóărƠngăbu c:ă

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 21

T ngăt ătaăcǜngăs ăcóăbƠiătoánăđ iăng u:

BƠiătoánănƠyăhoƠnătoƠnăgi ngăv iăbƠiătoánăchoăt păd ăli uăkh ătáchătuy n tính Vécăt ăwăs ăđ cătínhăt ăcácănghi măc aăbƠiătoánătrênănh ăsau:

1

w SV

N

i i i i

y x





Trongăđóăx i là các vécăt ăh ătr ăvƠăNSVlƠăs ăl ngăvécăt ăh ătr

Đ ăxácăđ nhăđ ăd chăb,ătaăcǜng ch n m tăm u x i vƠăv năd ngăđi uăki KuhnăTuckeră(KKT)ănh ăsau:

N T

i i



  theo w, b và  (Bài toán 2)

Th aărƠngăbu c: y wx i( i   b) 1 i 0,i1, , N

Sauăquáătrìnhăhu năluy n,ăSVMăch ăl uăl iănh ngăm uăcóă0i C i,ăcácăm uănƠyăđ căg iălƠăcácăvécăt ăh ătr choătr ngăh păphơnăl păb ngăl ăm m.ăĐơyălƠă

b căcĕnăb năđ ătìmăđ căsiêuăph ngăphơnăchiaăm tăt păd ăli u.ăSiêuăph ngănh ă

v yăđ căg iălƠăsiêuăph ngăkho ngăcáchăphơn ho chăm mă(soft-margin hyperplane)

M tăm uăm i x* cǜngăs ăđ căphơnăl pătheoăhƠmăquy tăđ nhăd aătheoăcôngăth că2.14

1

N T

i i i i

 Phương pháp ánh xạ phi tuyến

Tr ngăh păt ngăquátăchungăc aăbƠiătoánăSVMălƠăcácăm uăkhôngăth ăphơnăchiaăhoƠnătoƠnăb ngăm tăsiêuăph ng.ăLúcănƠyăcôngăvi căđ uătiênălƠălƠmăsaoăchuy năđ iă

đ ăđ aăcácăm uănƠyăthƠnhăm tăt păh păcóăth ăphơnăchiaăhoƠnătoƠn.ăGi iăphápăchoăbài toán nàyălƠăánhăx ăcácăm uăsangăm tăkhôngăgianăđ cătr ngăcóăchi uăcaoăh năđ ăcóăth ăphơnăchiaăhoƠnătoƠnăcácăm uănƠyăv iăm tăsiêuăph ngătuy nătính.ă

Hình 2.7: Ễnhăx ăm uăvƠoăkhôngăgianăđ cătr ngă

 

x   x

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 23

Vécăt ăm uăx i t ăkhôngăgian n

R s ăđ căánhăx ăvƠoătrongăkhôngăgiană d

R cóăs ăchi uăl năh n.ăG iăphépăánhăx ăđ căápăd ngălƠă,ăkhiăđóătaăcó:



Đ ătránhăvi cătínhătoánătr căti păv iăd ăli uătrongăkhôngăgianăm i,ăng iătaăs ă

d ngăm tăth ăthu tănhơnăb ngăcáchătìmăm tăhƠmănhơnă(Kernelăfunction) th aămƣn:

Vi căl aăch năhƠmănhơnăs ătuơnătheoăđi uăki năMercer.ăĐi uăki nănƠyăs ăchoăbi tă

m tăhƠmăchoătr c cóăph iălƠăhƠmănhơnă hayă không.ăCóă m tăs ăhƠmănhơnăthôngă

Trongăđó: d (Degree):ălƠăthôngăs ăchính

 (Gamma) và r(coef0) lƠăhaiăthôngăs ăph + Radial basis function (Gaussian/RBF)

Sauăkhiătìmăđ căhƠmănhơn,ătaăs ăđiăgi iăbƠiătoánăđ iăng u 2 trong không gian

đ cătr ngănh ăsau:

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 24

Gi iăph ngătrìnhătrênătaăs ătìmăđ căvà b,ăcu iăcùngăs ăxơyăd ngăhƠmănh nă

d ngăđ iăv iăm tăm uăth ăx* theoăcôngăth că2.21

1

N T

2.2.4 SVMăchoănh năd ngăđaăl p [28]

Chúngă taă đƣă đ ă c pă đ nă ph ngă phápă SVMă choă bƠiă toánă phơnă l pă nh ă phơn,ă

 1, 1

i

y    ,ă tuyă nhiênă trongă nhi uă ngă d ngă th că t ,ă d ă li uă nh nă d ngă th ngă

đ căgánănhƣnăchoăr tănhi uăl p.ăVìăv yămôăhìnhăSVMăchoăphơnăl păđaăl păcǜngă

đ cănghiênăc uăvƠăphátătri n.ăM tăs ăchi n l c cóăth ăđ căápăd ngăchoăbƠiătoánăSVMăđaăl pănh ăsau:

2.2.4 1 Một chống phần còn lại (OVR: One-vs-Rest)

Gi ăs ătaăcó kăl păc năđ căphơnăl p thìăch ăc năxơyăd ngăđúngăkămáyăphơnăl pă

nh ăphơn SVM,ăm tămáyăchoăm t l p

Hình 2.8: Minhăh aăchi năl căOVR

1 1 1

1

,2

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 25

V iăchi năl cănƠy,ăSVMăth ăiăs ăđ căhu năluy nătrênătoƠnăb ăt păm uăđ ăphân

l păcácăthƠnhăviênăc aăl păth ăiăv iăt tăc ăcácăthƠnhăviênăc aăcácăl păcònăl i.ăVìăv y,ăkhiăxơyăd ngăcácămáyăphơnăl p,ăcácăm uăhu năluy năbu căph iăđánhăl iănhƣn:ăcácăthƠnhăviênăc aăl păth ăiăs ăđ căgánănhƣnălƠă1,ăcònăcácăthƠnhăviênăc aăcácăl păcònă

l iăs ăđ căgánănhƣnălƠă-1

M tăm uăth ăxăs ăđ căki mătraătrênăkăSVMănƠy.ăHƠmăphơnăl p c a SVMăth ăiănƠoăchoăraăk tăqu ăcóăgiáătr ăbéănh tăthìăm uăth ăxăthu căl păđó

2.2.4.2 Một chống một (OVO: One-vs-One)

ụăt ngăc aăchi năl cănƠyălƠăv iăm iăm tăc păl p (i,ăj),ăm tămáyăphơnăl pănh ăphơnăđ căxơyăd ngăch ăd aătrênănh ngăm uăconăc aă2ăl pănƠyă(iălƠăl pă-1 và j là

l pă+1).ăNh ăv yătaăph iăxơyăd ngăt tăc ăk k 1 / 2 máyăphơnăl p nh ăphơnăSVM

Đ căđi măc aăchi năl cănƠyălƠăn uăm tăm uăth ăcóăk tăqu ăơmăthìătaăkhôngăk tă

lu nănóăthu căl păiămƠăch ăk tălu nănóăkhôngăthu căl păjăvƠăng căl i V iăm tăm uă

th ăxătaăc năth căhi năph ngăphápălo iătr ăchoăđ năkhiănƠoăch ăcònăm tăl păcu iăcùngăthìăxăthu căl păđó Hình 2.9 minhăh aăchoăquáătrìnhăxemăxétăm tăm uăxăthu căvƠoăm tătrongă4ăphơnăl păchoătr c

Hình 2.9: Minhăh aăph ngăphápălo iătr ăc aăchi năl căOVO [28]

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 26

Cóăth ăth yăr ngăvi căphơnăl păm tăm uăkhôngăc năph iătr iăqu ăh tăk k 1 / 2máyăphơnăl păSVMămƠăch ăc nătr iăquaăk1 máyăphơnăl păSVM

2.3 X ălýă nh

2.3.1 Vaiătròăc aăx ălýă nh trongănh năd ng

NgƠyănayăh uăh tăcácălƿnhăv c khoaăh c k ăthu tăđ uăápăd ngăcôngăngh x ălỦănh.ăX ălỦă nhăđ că ngăd ngăkháănhi uătrongăcácălƿnhăv căkhoaăh cănh ăyăkhoa,ăthiênăvĕnăh c,ărobot côngănghi p,ăquơnăs v.v Trongăđ iăs ngăhƠngăngƠyăx ălỦă nhăcǜngăcóănh ngă ngăd ngăđ ăh ătr ăchoăconăng iătrongăvi cănh năd ngăđ iăt ngăt ă

đ ngăgiúpăchoăvi căqu nălỦăcácăcôngăvi căm tăcáchăchínhăxácăvƠănhanh chóng

Đ iăv iăbƠiătoánănh năd ngăch ăvi tătay,ăchúngătaăc nătáchăch ăthƠnhănh ngăkỦăt ăriêngăbi tăđ ănh năd ng, đi uănƠyălƠăkhóăth căhi năb iăh uăh tăm iăng iăđ uăcóăthóiăquenăvi tăch ăliênăt c,ăch ănh tăbútăkhiăvi tăxongăm tăt ăNh ăv yăđ ănơngăcaoă

đ ăchínhăxácăc aăh ăth ngăchúngătaăc năph iăcóăm tăs ăgi iăh nătrongăcáchăvi tănh ă

ch ă vi tă c nă ph iă r iă r c,ă cóă th ă phơnă bi tă đ c,ă khôngă quáă nghiêng,ă kíchă th căkhôngăquáăl năho căquáănh ăTuyănhiênăv năcònăm tăs ătháchăth căl năkhiămƠă nhă

đ uăvƠoăkémăch tăl ngălƠăchoăkỦăt ăb ăđ t,ăm tănét,ăch aăđ ngănhi uănhi uăn n,ăv.v Đ căbi tăđ iăv iăti ngăvi t,ăm tăch ăcáiăcóăth ăg măt iăđaăbaăthƠnhăph năliênăthôngăk tăh păv iănhauănênăvi căxácăđ nhăm tăch ăcáiăti ngăvi t cóăb ăđ tăho căm tănétăhayăkhôngăth ngăph t t păh nănhi uăsoăv iăch ăti ngăAnhăvƠăcácăngônăng ăkhác

Nh ăv yăvaiătròăc aăx ălỦă nhăc nălƠmăt tănh ngăv năđ ăsau:

+ LƠmăchoă nhăđ uăvƠoăt tăh n,ănh ngăthƠnhăph năkhôngăc năthi tăc năđ că

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 27

2.3.2 X ălýă nh v iăOpenCVă[10] [29-30]

2.3.2.1 Giới thiệu về OpenCV

OpenCVăvi tăt tăc aăOpenăSourceăComputerăVisionăLibrary,ăch aăh nă500ăhƠm vƠăh nă2500ăcácăthu tătoánăđƣăđ căt iă uăv ăx ălỦă nh vƠăcácăv năđ ăv th giác máy.ăK ăt ăkhiăđ căgi iăthi uăvƠoăthángă1ănĕmă1999,ăđƣăcóăl năl tănhi uăphiênă

b năOpenCVăraăđ i,ătuyănhiênăcóăth ăchiaăth ăvi nănƠyăthƠnhăhaiăb năchínhăd aătrên

nh ngăđ căđi măkhácăbi tăl nănh tăc aăchúng:ăphiênăb năđ uălƠăOpenCV 1.x có giao

di năCăvƠăsauăđóăđ căphátătri năthƠnh phiênăb năOpenCVă2.xăcóăgiaoădi năC++ăv iănhi uătínhănĕngă uăvi tăh n.ă

OpenCVă đ că thi tă k ă đ ă ch yă trênă nhi uă h ă đi uă hƠnhă khácă nhau patform),ănóăcóăth ăch yătrênăWindows,ăLinux,ăMac,ăiOS Vi căs ăd ngăOpenCV khá đ năgi n,ăgiúpăm iăng iănhanhăchóngăxơyăd ngăcácă ngăd ngătrongăth ăgiácămáy,ăk ăc ăcácăh ăth ngăki mătraătrongănhƠămáy,ăhìnhă nhătrongălƿnhăv căyăh c,ăb oă

(cross-m t,ărobot h căv.v Nóăch aăcácăhƠ(cross-măl pătrìnhăx ălỦă nhăr tăđ năgi n,ăk ăc ăth căthiăcácăhƠmăb căcaoănh ădòătìmăkhuônăm t,ătheoădõiăkhuônăm t,ănh năd ngăkhuônăm t,ă

l căKalman

Th ăvi năOpenCVăbanăđ uăđ căs ăh ătr ăt ăIntel,ăsauăđóăđ căh ătr ăb ăWillowăGarageăm t phòngăthíănghi măchuyênănghiênăc uăv ăcôngăngh ărobot.ăChoăđ nănay,ăOpenCVăv nălƠăth ăvi năm ,ăđ căphátătri năb iăngu năqu ăkhôngăl iănhu nă(noneă

- profit foundation) vƠăđ c s ăh ngă ngăr tăl năt ăc ngăđ ng

2.3.2.2 Các hàm cơ bản

Th ăvi năhƠmăc aăOpenCV kháăđ ăs ăvƠăđ căchiaălƠmănhi uămoduleăkhácănhau

nh ăCxCore, Imgproc, Video, HeightGUI, Objdetect v.v N iădungăc aăđ ătƠiăch ăđ ă

c păđ năm tăs ăhƠmăđ căs ăd ngătrongăquáătrìnhăkh iăt oă ngăd ngănh ăsau:

 Chuy năđ iăcấuătrúcă nhăMatăvƠăIplimage

Iplimage là c uătrúcă nh g c đ căs ăd ng choăvi căl uătr ă nh đ căs ăd ngăt ăphiênăb năcǜăc aăOpenCV 1.x, ki u đ nhăd ngănƠyăch ăcóăth ăs ăd ngătrongăc ăCăvƠăC++, trongăkhiăđóăMat lƠăm tăchu năm iăh n,ăđ căxơyăd ngăcho các phiênăb nă

m iăh năOpenCV 2.xăvƠăch ăđ căs ăd ngătrongăC++

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 28

Khiăth căhi năvi căl aătr ă nhăv iăki uăIplimage chúngătaăph iăluônăđ ăỦăt iăvi că

ph iăgi iăphóng hoàn toàn b ănh ăc aănóăkhiăkhôngăcònăs ăd ngăn a.ăcv::MatătrongăOpenCV 2.x giúp choăvi căqu nălỦăb ănh ătr ănênăd ădƠngăh nănh ăcácăhƠmăh yăcácăl păđ iăt ngătrongăOpenCVă2.xăđƣăth căhi năđi uănƠyăkhiăm tăđ iăt ngăkhôngăcònăđ căs ăd ngăn a

 Chuy năđ iăkhôngăgianămƠu

RGBă24bitălƠă nhăchu năthôngăd ngăđ căs ăd ngătrongăđ ăh aămáyătínhăhi nănay.ăụăt ngăchínhăc aăkhôngăgianămƠuănƠyălƠăs ăk tăh păc aă3ămƠuăs căc b nălƠămƠuăđ ă(Red),ăxanhăl că(Blue)ăvƠăxanhăl ă(Green).ăĐ ăđ năgi năhóaăchoăcácăquáătrìnhăx ălỦă nh,ă nhăRGBăthôngăth ngăđ căchuy năđ iăsangă nhăxámă(Grayscale)ă

đ năkênhăv iă8bits/kênh

- cvCvtColor: chuy năđ iăkhôngăgianămƠuăc aăm tăb că nh.ăCúăpháp:ă

Trongăđó,ăsrc,ădstălƠă nhăg că vƠă nhăthuăđ căsauă khiăchuy nă đ iăkhôngăgianămƠu.ă Codeă mƠă mƣă chuy nă đ iă khôngă giană mƠu.ă OpenCVă đ nhă nghƿaă kháă nhi uăchuy năđ iăgi aăcácăkhôngăgianămƠuăch ngăh nănh ăcode =ăCV_BGR2GRAYăs ăchuy nă nhă ă khôngă giană mƠuă RGBă sangă nhă xám,ă codeă =ă CV_HSV2BGRă s ăchuy nă nhă ăkhôngăgianămƠuăHSVăsangăkhôngăgianămƠuăRGB v.v

 Đ căvƠăvi t file nhăvƠăvideo

- cvLoadImage: Loadăm tăfileă nhătheoăki uăIplImage.ăCúăpháp:

Iscolorăs ăquyăđ nhălo iăc aă nhăđ căloadăvƠo.ăN uăIscoloră>ă0ă nhăloadăđ căchuy năt iă nhă3ăkênh.ăN uăIscoloră=ă0,ă nhălúcănƠyăs ăđ căchuy năt iă nhăxámăvƠă

n uăIscoloră<ă0 nhăs ăđ căgi ănh ăđ nhăd ngăc aănó

IplImage* cvLoadImage( const char* filename,

int iscolor=CV LOAD IMAGE COLOR);

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 29

Cácălo iă nhăh ătr ăhi năt iălƠ:

- Windows bitmaps - BMP, DIB;

- JPEG files - JPEG, JPG, JPE;

- Portable Network Graphics - PNG;

- Portable image format - PBM, PGM, PPM;

- Sun rasters - SR, RAS;

- TIFF files - TIFF, TIF

- cvSaveImage: Save m tăfileă nhătheoăki uăIplImage.ăCúăpháp:

Đ nhăd ngă nhăđ căl aăch năd aătrênăph năm ăr năc aăfileăname.ăCh ă nhăđ năkênh 8-bităho că nhă3ăkênhăBGRăđ căs ăd ngăchoăki uăl uătr ănƠy.ăN uăđ nhăd ng nh,ăđ ăsơuăvƠăth ăt ăkênhălƠăkhácănhau,ăchúngătaăcóăth ăs ăd ngăcvCvtScaleăvƠăcvCvtScaleăđ ăchuy năđ iătr căkhiăl u

- cvCaptureFromCAM: kh iăt oăvi căghiăvideoăt ăcamera.ăCúăpháp:

- cvGetCaptureFromProperty: l yăthôngăs ăvideoăt ăcamera.ăCúăpháp:

- cvQueryFrame: l yăvƠătr ăv ăm tăkhungă nhăt ăcameraăho căfileăvideo.ăHƠmă nƠyăth ngăđ căđiăsauăhƠmăcvCaptureFromCAM.ăCúăphápăc aăhƠm:ă

IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture);

double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property id );

CvCapture* cvCaptureFromCAM(int index;

int cvSaveImage( const char* filename, const CvArr* image );

HVTH: Lê Hồng Phúc Trang 30

- cvFindContour: tìmăhìnhăbaoătrongă nhănh ăphơn.ăCúăpháp:ă

 Nh ăphơnă nhăv iăng ng

nhănh ăphơnălƠă nhămƠăgiáătr ăc aăcácăđi mă nhăch ăđ căbi uădi năb ngăhaiăgiáă

tr ă0ăho că255 t ngă ngăv iăhaiămƠuăđenăho cătr ng.ăNh ăphơnăhóaălƠăquáătrìnhăbi nă

đ iăm tă nhăxámăthƠnhă nhănh ăphơn.ăG iăf(x,y)ălƠăgiáătr ăc ngăđ ăsángăc aăm tă

đi mă nhă ăv ătríă(x,y),ăTălƠăng ngănh ăphơn.ăKhiăđó,ă nhăxámăfăs ăđ căchuy năthƠnhă nhănh ăphơnăd aăvƠoăcôngăth c:

 , maxvalue    ,

,0

MaxvalueălƠăgiáătr ăl nănh tătrongă nhăxám,ăthôngăth ngălƠă255

- cvThreshold: xác đ nh giáătr ăng ngăT cho m t nh, hàm đ cădùngăđ ănh ăphơnăhóaă nhăxám.ăCúăpháp:

Trongăđó:

+ăsrcălƠă nhăxámăc nănh ăphơnă(đ năkênh,ă8-bităho că32-bit)

+ădstălƠă nhăk tăqu ăthuăđ c,ăcùngălo iăv iăsrcăho că8-bit

+ăthresholdTypeălƠăgiáătr ăng ng

+ thresholdType:

double cvThreshold (const CvArr* src,

CvArr* dst, double threshold, double maxValue,

int thresholdType);

int cvFindContours (CvArr* image,

CvMemStorage* storage,

CvSeq** first contour,

int header size=sizeof(CvContour),

int mode=CV RETR LIST,

int method=CV CHAIN APPROX SIMPLE,

CvPoint offset=cvPoint(0,0));

Trongăđó:

+ maxValue là giá tr ăl nănh tătrongă nhăxám

+ adaptiveMethodălƠăcáchăth cănh ăphơnăv iăng ngăđ ng,ănóăchínhălƠăcáchătính giáătr ăng ngănh ăphơnătrongăt ngăvùngăc nănh ăphơn

void cvAdaptiveThreshold (const CvArr* src,

CvArr* dst, double maxValue,

int adaptive method=CV ADAPTIVE THRESH MEAN C,

int thresholdType=CV THRESH BINARY,

int blockSize=3, double param1=5);

int lineType=8, int shift=0);

void cvMorphologyEx (const CvArr* src,

CvArr* dst,CvArr* temp,

IplConvKernel* element,

int operation, int iterations=1);

void cvErode (const CvArr* src, CvArr* dst,

- cvGetReal?D: l yăgiáătr ăđi mă nhăc aăm tă nh.ăCúăpháp:ă

- cvCloneImage: t oăm tăb năcopyăđ yăđ ăc aăm tăb că nh.ăCúăpháp:ă

- cvCreateImage: T oăm tăb că nhăv iăcácăthôngăs ăchoătr c.ăCúăpháp:ă

 Bi năđ iăh̀nhătháiă nh

- cvResize: thayăđ iăkíchăth că nh.ăCúăpháp:

void cvResize(const CvArr* src, CvArr* dst,

int interpolation=CV INTER LINEAR);

IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);

IplImage* cvCloneImage(const IplImage* image);

double cvGetReal1D(const CvArr* arr, int idx0);

double cvGetReal2D(const CvArr* arr, int idx0, int idx1);

double cvGetReal3D(const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2); double cvGetRealND(const CvArr* arr, int* idx);

void cvSetImageROI (IplImage* image, CvRect rect);

void cvDrawContours (CvArr *img,CvSeq* contour,

CvScalar external color,

CvScalar hole color,

int max level,

int thickness=1,

int lineType=8);