Bài viết tập trung tìm hiểu bài toán nhận dạng mẫu hình ảnh bao gồm ảnh tĩnh và video bằng cách dùng mô-men Hu để mô tả hình dạng đối tượng trong khung hình. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để nắm chi tiết hơn nội dung kiến thức. | 62 Hoàng Lê Uyên Thục Phạm Văn Tuấn NHẬN DẠNG MẪU HÌNH ẢNH SỬ DỤNG MÔ-MEN HU HU S MOMENTS FOR VISUAL PATTERN RECOGNITION Hoàng Lê Uyên Thục Phạm Văn Tuấn Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng hluthuc@ pvtuan@ Tóm tắt - Nhận dạng mẫu hình ảnh hiện đang nhận được rất nhiều Abstract - Visual pattern recognition has attracted great attention sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu do tính ứng dụng sâu rộng của from researchers due to its far-reaching aplications in many nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong bài báo này chúng tôi different fields such as optical character recognition action tập trung tìm hiểu bài toán nhận dạng mẫu hình ảnh bao gồm ảnh recognition abnormal behavior detection etc. In this paper we tĩnh và video bằng cách dùng mô-men Hu để mô tả hình dạng đối concentrate on the recognition of visual pattern including image tượng trong khung hình. Trước tiên đối tượng quan tâm được trích and video patterns by using set of Hu s moments to describe the ra khỏi phần còn lại của khung hình rồi được chuyển đổi thành một shape of interested objects in an image frame. Initially we extract vec-tơ đặc trưng 7 chiều trong đó mỗi thành phần của vec-tơ chính the object from the rest of image frame then we transfer the là một trong 7 giá trị mô-men Hu. Tiếp đến tùy theo dữ liệu xem extracted object into a 7-dimension feature vector each vector xét là ảnh tĩnh hay video để chọn phương pháp nhận dạng tương component of which is one of the 7 values of Hu s moments. Next ứng dùng mạng nơ-ron nhân tạo hay mô hình Markov ẩn. Các thí we choose artificial neural network and hidden Markov model to nghiệm trên hai ví dụ nhận dạng cây đối với dữ liệu ảnh tĩnh và recognize image patterns and video patterns respectively. phát hiện dáng đi bệnh lý đối với dữ liệu video cho kết quả rất khả Experiments on two examples which are plant identification for quan xét theo tiêu chí tỷ lệ nhận dạng đúng trung bình. image data and pathological gait detection for video data
