TÓM TẮT
Với sự đổ bộ của máy ảnh kỹ thuật số, điện thoại thông minh và các loại camera khác, những khoảnh khắc được ghi lại rất nhiều. Kéo theo đó, một số lượng lớn ảnh, chứa khối lượng thông tin khổng lồ. Con người muốn tiếp thu được những thông tin từ số lượng lớn ảnh đó là điều rất khó khăn. Từ đó cho thấy sự cần thiết phải có những ứng dụng ra đời nhằm phục vụ nhu cầu phân tích và hiểu được ý nghĩa của những hình ảnh đó. Mặc dù có rất nhiều những nghiên cứu về việc phân tích hình ảnh nhưng hiệu quả đem lại không cao... Nhưng từ khi có sự ra đời của các phương pháp học sâu, việc phân tích nội dung hình ảnh đã bước sang một trang mới với độ chính xác được cải thiện đáng kể. Với đề tài này, chúng tôi đề xuất mô hình phân tích nội dung hình ảnh bằng mạng nơ-ron tích chập và thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh CI-FAR 10.
Trong đó, tập dữ liệu sẽ chia ra 50000 ảnh để huấn luyện mô hình, 10000 ảnh còn lại dùng để kiểm tra tính đúng đắn của mô hình đó. Sau đó, Chúng tôi sử dụng thuật toán giảm mẫu để để giảm bớt những đặc trưng không cần thiết của ảnh. Tiếp đến, chúng tôi làm phẳng hình ảnh và sử dụng mạng nơ-ron học sâu để huấn luyện mô hình đó. Từ đó sử dụng kết quả trên cho phân tích hình ảnh sau này để trả về phân lớp của hình ảnh cần phân tích.
