tailieunhanh - Khảo sát thực nghiệm đặc trưng học sâu trên bộ dữ liệu lớn cho bài toán tái nhận dạng nhân vật

Bài viết trình bày việc tiến hành đánh giá hiệu quả của các mạng học sâu trên một bộ dữ liệu lớn MSMT17 vừa được công bố trong năm 2018 nhằm có một cái nhìn tổng quan hơn về hiệu quả và khả năng áp dụng của đặc trưng học sâu trong bài toán tái nhận dạng nhân vật. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI KHẢO SÁT THỰC NGHIỆM ĐẶC TRƯNG HỌC SÂU TRÊN BỘ DỮ LIỆU LỚN CHO BÀI TOÁN TÁI NHẬN DẠNG NHÂN VẬT Võ Duy Nguyên1 Huỳnh Nhật Lƣu2 Nguyễn Thị Bảo Ngọc1 Nguyễn Tấn Trần Minh Khang1 1 PTN Truyền thông Đa phương tiện Đại học Công nghệ Thông tin ĐHQG TP. HCM 2 Trường Đại học Mở TP. HCM 1 nguyenvd ngocntb khangnttm @ 2 1451010101luu@ TÓM TẮT Cho ảnh của một người đã được quan sát tại một vị trí bài toán tái nhận dạng nhân vật giúp nhận dạng và liên kết ảnh của đối tượng đó xuất hiện tại các địa điểm khác trong hệ thống camera giám sát. Đây là một bài toán có khả năng ứng dụng cao đặc biệt là trong các hệ thống camera giám sát. Nhiều phương pháp rút trích đặc trưng khác nhau được đề xuất nhằm giúp biểu diễn tốt ảnh của các đối tượng vượt qua các thách thức như sự thay đổi về tư thế của đối tượng sự khác nhau về khung nền hay điều kiện chiếu sáng. Trong những năm gần đây đặc trưng học sâu được sử dụng và mang lại kết quả cao trong nhiều bài toán trong lĩnh vực thị giác máy tính. Trong nghiên cứu này chúng tôi sẽ tiến hành đánh giá hiệu quả của các mạng học sâu trên một bộ dữ liệu lớn MSMT17 vừa được công bố trong năm 2018 nhằm có một cái nhìn tổng quan hơn về hiệu quả và khả năng áp dụng của đặc trưng học sâu trong bài toán tái nhận dạng nhân vật. Từ khóa Tái nhận dạng nhân vật đặc trưng học sâu dữ liệu lớn. I. GIỚI THIỆU Cùng với sự phát triển của các hệ thống camera giám sát các hệ thống giám sát an ninh được đề xuất nhằm giám sát nhiều nơi công cộng như siêu thị sân bay hay bệnh viện. Những hệ thống này bao gồm rất nhiều camera được đặt ở nhiều vị trí khác nhau. Hình ảnh của các camera này được thu thập và quản lý bởi một trung tâm kiểm soát. Công việc của trung tâm kiểm soát này có thể bao gồm nhiều tác vụ khác nhau như phát hiện người tìm kiếm và theo vết các đối tượng người . Trong những công việc đó .

• Cơ sở dữ liệu
• Tái nhận dạng nhân vật
• Đặc trưng học sâu
• Bài toán tái nhận dạng nhân vật
• Bộ dữ liệu lớn MSMT17
• Hệ thống camera giám sát
• Hệ thống giám sát
• Mô hình tái nhận dạng nhân vật
• Phương pháp rút trích đặc trưng
• Bộ dữ liệu Airport
• Bộ đặc tả nhân vật
• Tái nhận dạng nhân
• Đặc trưng không gian thời gian
• Đặc trưng học sâu từ mạng DenseNet
• Phương pháp re ranking
• Thiết kế hệ thống camera giám sát
• Xây dựng hệ thống camera giám sát
• Hệ thống báo trộm
• Camera Analog
• Camera IP
• camera quan sát
• phần mền camera
• lắp đặt camera
• hệ thống camera
• Ổn định hình ảnh camera
• Hình ảnh camera quan sát
• Camera quan sát trên biển
• Hệ thống bệ camera tầm xa
• Con quay hồi chuyển
• Camera giám sát mục tiêu tầm xa
• camera hồng ngoại
• mạng Internet
• Cách cài đặt camera
• kỹ thuật ghi hình
• Camera giám sát cỡ lớn
• Camera xã hội hóa
• Phần mềm video management system
• Quy hoạch địa chỉ IP
• Dịch vụ lắp đặt camera
• Định vị đối tượng trong một camera
• Mô hình bản đồ 2D
• Mạng nơron tích chập
• Modem ADSL