|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Đề xuất mô hình chú thích ảnh sử dụng đồ thị tri thức : Báo cáo Tổng kết Đề tài Khoa học và Công nghệ cấp cơ sở năm 2024 - 2025 / Nguyễn Kim Quốc
Tp.Hồ Chí Minh, Đại học Nguyễn Tất Thành
vi, 51 tr. : hình ảnh; bảng ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.336
Đề tài hướng đến việc đề xuất một mô hình chú thích ảnh hiệu quả dựa trên sự kết hợp giữa mạng học sâu và đồ thị tri thức. Nghiên cứu nhằm cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh hình ảnh, tăng tính chính xác, đa dạng và hợp lý trong quá trình sinh chú thích tự động. Mục tiêu tổng quát này được cụ thể bởi các mục tiêu sau: Tiến hành tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực chú thích ảnh, học sâu và ứng dụng đồ thị tri thức. Xác định các hướng tiếp cận, ưu điểm, hạn chế và những khoảng trống nghiên cứu cần được khai tháctrong đề tài. Đề xuất nội dung nghiên cứu chi tiết và phương pháp tiếp cận phù hợp. Thiết kế, xây dựng mô hình chú thích ảnh kết hợp mạng học sâu và đồ thị tri thức, nhằm nâng cao khả năng biểu diễn ngữ nghĩa và tạo sinh câu mô tả. Thực hiện các thí nghiệm với bộ dữ liệu chuẩn trong lĩnh vực chú thích ảnh để kiểm chứng mô hình. Phân tích, đánh giá kết quả đạt được, so sánh với các mô hình hiện có, thảo luận ưu điểm, hạn chế và định hướng phát triển.Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tích hợp đồ thị tri thức có thể cải thiện mô hình R-CNN trong bài toán chú thích ảnh, có thể giúp nâng cao hiểu biết về sự kết hợp linh hoạt giữa các phương pháp phổ biến trong phát hiện đối tượng, tìm kiếm xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
2
|
Nhận diện vật thể bằng Mobilenet : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Lê Nguyễn Tường Vy, Đặng Như Phú hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
VIII, 41 tr. : hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 621.385
Thị giác máy tính và nhận dạng đối tượng đã trở thành một phần quan trọng của cuộc sống hàng ngày và công nghiệp. Việc có khả năng tự động nhận dạng và phân loại các đối tượng trong hình ảnh và video không chỉ mang lại lợi ích trong việc giám sát an ninh, y tế mà còn cải thiện nhiều khía cạnh của cuộc sống hiện đại. Do đó, đề tài nghiên cứu nhằm xây dựng một ứng dụng nhận dạng và phát hiện đối tượng trong hình ảnh và video. Đề tài tập trung vào việc sử dụng mô hình Mobilenet SSD, một mô hình đã được đào tạo trước cho việc nhận dạng và phát hiện đối tượng. Đánh giá hiệu suất của mô hình nhận dạng đối tượng, bao gồm tính toán các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và F1-Score để đánh giá khả năng của mô hình trong việc nhận dạng đối tượng.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
3
|
|
|
4
|
Xây dựng hệ thống phát hiện người leo trèo trái phép qua hàng rào an ninh : Khóa luận Tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Tăng Thanh Danh; Đặng Như Phú hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
xvi; 67 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.42
Nghiên cứu nhằm phát triển hệ thống sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để phát hiện người trèo leo trái phép qua hàng rào an ninh. Đảm bảo hệ thống có khả năng nhận diện chính xác các hành vi leo trèo với tỷ lệ cảnh báo sai thấp. Cung cấp khả năng phát hiện và gửi cảnh báo ngay lập tức khi phát hiện xâm nhập. Đảm bảo hệ thống dễ dàng triển khai trong các môi trường thực tế: khu công nghiệp, nhà máy hoặc khu dân cư. Ngoài ra, việc nghiên cứu đề tài còn là cơ hội để áp dụng các công nghệ tiên tiến như YOLO và các thư viện xử lý hình ảnh như OpenCV, góp phần mở rộng kiến thức và kĩ năng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, học sâu và thị giác máy tính.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
5
|
Xây dựng ứng dụng nhận diện cảm xúc khuôn mặt dùng thuật toán học máy : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Phan Anh Trí; Sử Nhật Hạ hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
55 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.42
Nghiên cứu nhằm hướng đến việc sử dụng công nghệ nhận diện cảm xúc khuôn mặt để phân tích và xử lý biểu hiện cảm xúc của khách hàng, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ. Đề tài sẽ tập trung vào việc xây dựng một ứng dụng có khả năng nhận diện cảm xúc dựa trên biểu hiện khuôn mặt thông qua các thuật toán học máy tiên tiến. Ứng dụng này không chỉ giúp các doanh nghiệp cải thiện mối quan hệ với khách hàng mà còn cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu cảm xúc thực tế của người dùng. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc tối ưu hóa trải nghiệm dịch vụ, tăng cường sự hài lòng và tạo nên sự gắn kết bền vững. Bên cạnh tiềm năng tăng cường hiệu quả kinh doanh, hệ thống nhận diện cảm xúc còn mang lại những giá trị thực tiễn đáng kể. Dựa trên các phản hồi cảm xúc của khách hàng, doanh nghiệp có thể điều chỉnh và cá nhân hóa dịch vụ, từ đó xây dựng hình ảnh thân thiện và chuyên nghiệp hơn.Đề tài nghiên cứu dự án này không chỉ đơn thuần là một công cụ công nghệ mà còn là bước tiến trong việc nâng cao tiêu chuẩn trải nghiệm khách hàng, mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành dịch vụ, nơi cảm xúc của khách hàng trở thành cơ sở cho mọi chiến lược và cải tiến dịch vụ. Thông qua nghiên cứu này, hi vọng rằng hệ thống nhận diện cảm xúc sẽ không chỉ giúp doanh nghiệp đáp ứng tốt hơn nhu cầu khách hàng mà còn xây dựng một môi trường dịch vụ khách hàng đột phá, góp phần gia tăng giá trị và trải nghiệm đáng nhớ cho người dùng, thúc đẩy sự phát triển toàn diện và bền vững trong ngành dịch vụ.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
|
|
|