Trong các bài toán Machine learning có hai loại bài toán đặc trưng đó là bài toán phân lớp và phân cụm. Mỗi bài toán có những đặc trưng riêng và phạm vi áp dụng vào các loại bài toán thực tế khác nhau. Bên cạnh đó, bài toán nhận dạng và xử lý ảnh là một bài toán hấp dẫn và có tính ứng dụng cao. Trong khuôn khổ đồ này, em sẽ đi sâu vào nghiên cứu bài toán phân lớp và cụ thể hơn là thuật toán k-NN (K Nearest Neighbor) để áp dụng vào nhận dạng và phân lớp ảnh qua dữ liệu ảnh đầu vào, xem ảnh đó là đối tượng gì để gán nhãn thù hợp cho ảnh đó.
Tóm tắt nội dung luận văn gồm: 4 chương
- Chương 1. Tổng quan. Giới thiệu về bài toán phân lớp hình ảnh, giới thiệu một số hướng tiếp cận, ưu nhược điểm của các hướng tiếp cận, khó khăn và thách thức. Cuối cùng là hướng giải quyết.
- Chương 2. Cơ sở lý thuyết. Trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài gồm: mô hình k-NN, đặc trưng Hog, Color_histogram, LocalBinaryPatterns zernike_moments, python…
- Chương 3. Xây dựng ứng dụng. Trình bày cách xây dựng mô hình cụ thể cho bài toán phân lớp hình ảnh và ứng dụng phân lớp hình ảnh.
Chương 4. Thực nghiệm và ứng dụng. Trình bày kết quả thực nghiệm và hướng phát triển của đề tài.
.jpg "tour du lich")
.png "DANH SÁCH ĐỀ TÀI ĐỒ ÁN")
.png "TÌM HIỂU NGÔN NGỮ RUBY VÀ XÂY DỰNG WEBSITE QUẢN LÝ TIN BÌNH LUẬN VỀ CÁC THIẾT BỊ ĐƯỢC BÁN TRONG CỬA HÀNG ĐIỆN MÁY XANH")
.png "TÌM HIỂU NGÔN NGỮ RUBY VÀ XÂY DỰNG WEBSITE QUẢN LÝ TIN BÌNH LUẬN VỀ CÁC THIẾT BỊ ĐƯỢC BÁN TRONG CỬA HÀNG")
_00014.jpg "Xây dựng ứng dụng bán sách")
_00010.jpg "XÂY DỰNG WEBSITE QUẢN LÝ VÀ ĐẶT HÀNG CHO CÔNG TY NHỰA DUY THÀNH")
_00022.jpg "328.Tìm hiểu cơ chế đăng nhập một lần và thử nghiệm với Keycloak")
