tailieunhanh - Phương pháp biểu diễn đường viền trên trường số phức, áp dụng cho bài toán phân loại phương tiện giao thông

Mục đích của bài viết này là: thứ nhất, trình bày phương pháp biểu diễn đường viền của đối tượng trong ảnh nhị phân bằng vector số phức. Thứ hai phân tích một số tính chất của vector số phức để áp dụng cho bài toán nhận dạng, so sánh mẫu trên cơ sở đường viền. Xây dựng lược đồ chung cho việc nhận dạng và phân loại đối tượng bằng phương pháp đường viền vector. Quá trình thử nghiệm nhận dạng và phân loại các tập ảnh có mức độ phức tạp về xe máy, xe ô tô cho kết quả chính xác và tốc độ tính toán nhanh. Mời các bạn tham khảo! | Phương pháp biểu diễn đường viền trên trường số phức, áp dụng cho bài toán phân loại phương tiện giao thông Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ qu©n sù PH­¬NG PH¸P BIÓU DIÔN §­êNG VIÒN TR£N TR­êNG Sè PHøC, ¸P DôNG CHO BµI TO¸N PH¢N LO¹I PH­¬NG TIÖN GIAO TH¤NG NGUYÔN V¡N C¡N*, NGUYÔN §¡NG TIÕN*, PH¹M VIÖT TRUNG** Tãm t¾t: Môc ®Ých cña bµi viÕt nµy lµ: thø nhÊt, tr×nh bµy ph­¬ng ph¸p biÓu diÔn ®­êng viÒn cña ®èi t­îng trong ¶nh nhÞ ph©n b»ng vector sè phøc. Thø hai ph©n tÝch mét sè tÝnh chÊt cña vector sè phøc ®Ó ¸p dông cho bµi to¸n nhËn d¹ng, so s¸nh mÉu trªn c¬ së ®­êng viÒn. X©y dùng l­îc ®å chung cho viÖc nhËn d¹ng vµ ph©n lo¹i ®èi t­îng b»ng ph­¬ng ph¸p ®­êng viÒn vector. Qu¸ tr×nh thö nghiÖm nhËn d¹ng vµ ph©n lo¹i c¸c tËp ¶nh cã møc ®é phøc t¹p vÒ xe m¸y, xe « t« cho kÕt qu¶ chÝnh x¸c vµ tèc ®é tÝnh to¸n nhanh. Tõ khãa: NhËn d¹ng, Ph©n tÝch ®­êng viÒn, NhËn d¹ng « t«, Vector phøc. 1. ®Æt vÊn ®Ò Ph©n lo¹i ¶nh lµ mét bµi to¸n ®· vµ ®ang thu hót ®­îc sù quan t©m cña c¸c nhµ nghiªn cøu vµ ph¸t triÓn, ®­îc øng dông réng r·i nhiÒu øng dông h÷u Ých nh­: t×m kiÕm ¶nh, nhËn d¹ng, theo dâi vµ ph¸t hiÖn ®èi t­îng t­îng,. C¸ch tiÕp cËn phæ biÕn cña bµi to¸n ph©n lo¹i ¶nh lµ ®èi s¸nh ¶nh, tøc lµ t×m ra nh÷ng vïng gièng nhau trªn hai ¶nh. §¬n gi¶n nhÊt lµ so s¸nh c¸c ®iÓm ¶nh. C¸c ph­¬ng ph¸p ®ang ph¸t triÓn hiÖn nay lµ trÝch chän c¸c ®Æc tr­ng ®Ó biÓu diÔn ¶nh. Khi ®ã bµi to¸n ®èi s¸nh ¶nh sÏ quy vÒ bµi to¸n so s¸nh c¸c ®Æc tr­ng trÝch chän [3, 7, 8, 9, 13]. C¸c ®Æc tr­ng cho phÐp biÓu diÔn ¶nh ®· ®­îc nghiªn cøu bao gåm ®­êng biªn vïng ¶nh, ®iÓm ¶nh ®Æc tr­ng, l­îc ®å x¸m,. Cã hai vÊn ®Ò c¬ b¶n th­êng ®Æt ra trong bµi to¸n ®èi s¸nh ¶nh: i) lµm sao cã thÓ biÓu diÔn th«ng tin mét c¸ch hiÖu qu¶ nh»m thùc hiÖn viÖc ®èi s¸nh hai ¶nh nhanh nhÊt cã thÓ; ii) lµm thÕ nµo ®Ó gi¶i ph¸p ®èi s¸nh vÉn ho¹t ®éng hiÖu qu¶ khi cã sù thay ®æi cña m«i tr­êng: nhiÔu trong qu¸ tr×nh thu nhËn ¶nh, sù thay ®æi vÒ ¸nh s¸ng, sù che khuÊt,.