Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình thuật toán mạng Nơ ron tích chập khu vực nhanh hơn để nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu. Từ đó, tiến hành thực nghiệm mô hình nhận dạng các đối tượng tĩnh, thực nghiệm nhận dạng các đối tượng di động. Đánh giá về khả năng ứng dụng mô hình thuật toán Faster R-CNN để nhận dạng hệ động thực vật rừng di động. | ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG Mã số T2019-06-130 Chủ nhiệm đề tài KS. Nguyễn Văn Nam Đà Nẵng 6 2020 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG Mã số T2019-06-130 Xác nhận của cơ quan chủ trì đề tài Chủ nhiệm đề tài ký họ tên đóng dấu ký họ tên Nguyễn Văn Nam DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI STT Họ và tên Đơn vị Khoa Điện Điện tử Trường Đại học Sư phạm Kỹ 1 KS. Nguyễn Văn Nam thuật Khoa Điện Điện tử Trường Đại học Sư phạm Kỹ 2 TS. Nguyễn Đức Quận thuật MỤC LỤC MỞ ĐẦU . 1 1. Tính cấp thiết của đề tài . 1 2. Mục tiêu của đề tài . 3 3. Đối tượng phạm vi nghiên cứu . 3 . Đối tượng nghiên cứu. 3 . Phạm vi nghiên cứu . 4 4. Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu . 4 . Cách tiếp cận . 4 . Phương pháp nghiên cứu. 4 5. Nội dung nghiên cứu . 4 CHƯƠNG 1 - MẠNG NƠ RON VÀ MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP. 5 . Mạng Nơ ron. 5 . Mạng Nơ ron tích chập CNN . 8 . Kiến trúc mạng Nơ ron tích chập . 8 . Rút trích đặc trưng. 9 . Phân loại . 12 . Mạng Nơ ron tích chập khu vực nhanh hơn Faster R-CNN . 13 . Bài toán nhận dạng vật thể Object Detection . 13 . Mạng Nơ ron tích chập khu vực R-CNN . 15 . Mạng Nơ ron tích chập khu vực nhanh Fast R-CNN . 17 . Mạng Nơ ron tích chập khu vực nhanh hơn. 20 CHƯƠNG 2 - TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG. 25 . Khái niệm về nhận dạng đối tượng . 25 . Các khó khăn trong việc nhận dạng đối tượng . 26 . Tư thế góc chụp . 26 . Sự xuất hiện hoặc thiếu một số thành phần . 26 . Sự biến dạng của đối tượng. 27 . Sự che khuất . 27 . Sự phức tạp của hình nền . 28 . Môi trường của ảnh . 29 . Các ứng dụng trong nhận dạng đối tượng hiện nay . 29 . Tổng quan kiến .
