Mục đích nghiên cứu của đề tài "Nghiên cứu và phát triển phương pháp trích chọn đặc trưng dựa trên học sâu trong tái định danh người" là nghiên cứu, đề xuất phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh hiệu quả cho tái định danh người dựa trên học sâu. Ngoài ra, nhằm hướng tới các ứng dụng có thể dễ dàng triển khai trong nhiều điều kiện thực tế, mục tiêu nghiên cứu có thể được mở rộng hơn bao gồm nén mạng hướng tới triển khai trên các thiết bị phần cứng. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Hồng Quân NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG DỰA TRÊN HỌC SÂU TRONG TÁI DỊNH DANH NGƯỜI Ngành Kỹ thuật điện tử Mã số 9520203 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội 2024 Công trình này được hoàn thành tại Đại học Bách Khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học 1. TS. Võ Lê Cường 2. TS. Nguyễn Vũ Thắng Phản biện 1 . Trần Đức Tân Phản biện 2 . Phạm Văn Cường Phản biện 3 . Hoàng Văn Xiêm Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi 08 giờ 30 phút ngày 05 tháng 01 năm 2024 Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Đại học Bách khoa Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết Các bài toán cơ bản của lĩnh vực thị giác máy tính như phát hiện theo vết đối tượng trên ảnh phân lớp ảnh . đều phải đối mặt với vấn đề trích chọn đặc trưng ảnh. Chất lượng đặc trưng ảnh có tính chất quyết định đến kết quả của bài toán. Do đó trích chọn đặc trưng của ảnh video luôn được sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học. Bên cạnh đó sự phát triển của học sâu đã giải quyết được nhiều hạn chế của các phương pháp trích chọn đặc trưng thủ công và mang lại những kết quả đáng kể. Trích chọn đặc trưng ảnh dựa trên các mạng học sâu ngày càng phổ biến với nhiều sự lựa chọn khác nhau. Tuy nhiên khi xét ở những ngữ cảnh ràng buộc nhất định như hình dạng kích thước đối tượng trong ảnh số lượng thể hiện ảnh của một đối tượng . thì vấn đề này vẫn còn nhiều thách thức cần có lời giải. Do đó luận án này tập chung đề xuất các phương pháp trích trọn đặc trưng học sâu nhằm nâng cao chất lượng cho mô hình tái định danh người sử dụng hình ảnh thu nhận từ các camera giám sát. Ngoài ra nhằm mục đích tận dụng các ưu thế về mặt tốc độ và tiết kiệm năng lượng so với các bộ xử lý đồ họa chuyên dụng GPU luận án cũng tập trung nghiên cứu và đề xuất một phương pháp nén mạng học sâu nhằm đạt được .
