THÔNG TIN TÀI LIỆU
TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC TƠN ĐỨC THẮNG KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TỐN ỨNG DỤNG BÁO CÁO LUẬN VĂN TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN NGƢỜI THỰC HIỆN ĐỀ TÀI Nguyễn Hồng Khánh – 060207T GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN ĐỒ ÁN ThS NGUYỄN NGỌC LONG TPHCM, ngày 21 tháng năm 2010 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN LỜI CÁM ƠN Em xin chân thành cảm ơn khoa Công nghệ thơng tin – Tốn ứng dụng, trƣờng Đại học Tơn Đức Thắng, TP.HCM tạo điều kiện cho em hoàn thành đồ án Đồng thời, em xin gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Ngọc Long tận tình hƣớng dẫn, bảo cho em thực đồ án Mặc dù em cố gắng, nhƣng với vốn kiến thức cịn hạn chế em khơng tránh khỏi sai sót Em mong nhận đƣợc góp ý, dẫn thầy để mở rộng hoàn thiện tƣơng lai GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN - GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN - GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN .4 DANH MỤC HÌNH ẢNH TÓM TẮT ĐỀ TÀI Chƣơng : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu đề tài : 1.2 Mục tiêu đề tài : Chƣơng : SƠ LƢỢC VỀ ẢNH 10 2.1 Căn liệu ảnh : 10 2.2 Một số kiểu liệu ảnh : 13 2.3 Phƣơng pháp đọc ảnh vào nhớ : 15 CHƢƠNG : CHUYỂN ĐỔI ẢNH MÀUTHÀNH ẢNH GRAYSCALE 16 3.1 Các phƣơng pháp chuyển đổi : 16 3.2 Phƣơng pháp BT709 : 19 3.3 Phƣơng pháp RMY : 19 3.4 Phƣơng pháp Y (YIQ/NTFS) : 20 CHƢƠNG : PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIÊN 21 4.1 Một số phƣơng pháp nhận dạng biên cổ điển : 21 4.2 Phƣơng pháp Sobel : 24 4.3 Phƣơng pháp Canny : 24 CHƢƠNG 5: CÁC PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ẢNH 26 5.1 Sơ lƣợc nhận dạng ảnh : 26 5.2 Phân vùng ảnh : 31 5.2.1 Phƣơng pháp phân vùng biên : 31 5.2.2 Phƣơng pháp phân vùng dựa miền đồng : 35 5.3 Nhận dạng dựa phân hoạch không gian : 35 5.4 Nhận dạng dựa cấu trúc ảnh : 43 5.4.1 Biểu diễn định tính : 43 5.4.2 Phƣơng pháp định dựa vào cấu trúc: 43 5.4.3 Phƣơng pháp nhận dạng: 44 GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN 5.5 Luật định : 45 Chƣơng 6: TỔNG KẾT 48 6.1 Các vấn đề đạt đƣợc đề tài : 48 6.2 Các vấn đề chƣa đạt đƣợc đề tài : 48 6.3 Hƣớng phát triển đề tài : 48 6.4 Ý nghĩa đề tài : 48 Phụ lục A : DANH MỤC TÀI LIỆU 49 THAM KHẢO 49 Phụ lục B : PHƢƠNG PHÁP ĐỌC ẢNH 50 VÀO BỘ NHỚ 50 GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình : Gray level 10 Hình : RGB color model 11 Hình : CMYK model 11 Hình : HSL - HSV color model 12 Hình : YUV (Y=0.5) 12 Hình : Header 13 Hình : Bitmap header 15 Hình : Thresholding 16 Hình : Fixed threshold 17 Hình 10 : Histogram-Derived threshold 18 Hình 11 : Triangle algorithm 19 Hình 12 : Structure model 29 Hình 13 : Sơ đồ nhận dạng ảnh 31 Hình 14 : Lân cận Gradient ảnh 32 Hình 15 : Ảnh làm mảnh loại bỏ điểm cực đại 33 Hình 16 : Mô tả biên ảnh 34 GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN TĨM TẮT ĐỀ TÀI Xử l ảnh l nh vực không giới, nhiên l nh vực c n non tr nƣớc ta Lần xử l ảnh đƣợc xuất hiện, n dự án ph ng th nghiệm ứng dụng sớm t nhiệm vụ Ranger ph ng th nghiệm Jet Propulsion vào n m đầu thập k 60 T đ đến nay, l nh vực phát triển rộng lớn lên ứng dụng c t nh thực tiễn rộng khắp nhiều l nh vực khác nhƣ hệ thống chụp hình gắn tàu vũ trụ, hệ thống nhận dạng khuôn mặt ngƣời, hệ thống theo d i di tr cá voi để c thể nhận dạng cá voi thông qua vô số ảnh chụp mặt biển, Với ứng dụng thực tiễn với l ng đam mê tìm hiểu, khai phá tri thức, em chọn tìm hiểu phƣơng pháp nhận dạng hình học 2D để làm luận v n nhƣ tiền đề, bƣớc đệm để đƣợc tìm hiểu sâu hơn, khai phá nhiều chân trời chủ đề đầy ắp kỳ diệu, thú vị Phƣơng pháp nhận dạng hình học 2D phần nhỏ l nh vực lớn đ ch nh nhận dạng đối tƣợng có ứng dụng đặc thù nhƣ nhận dạng vân tay, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng vật thể, Trong khuôn khổ luận v n, em nhận dạng dạng hình học 2D đơn giản : hình trịn, hình vng, hình ellipse, hình thoi, hình tam giác đều, hình bán nguyệt, hình chữ nhật, hình tam giác vng cân cài đặt minh họa GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN Chƣơng : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu đề tài : Với niềm đam mê tò mò, ham học hỏi, khai phá l nh vực đầy ắp kỳ diệu đ ch nh l nh vực xử lý ảnh, em tìm hiểu phƣơng pháp để nhận dạng hình học 2D xây dựng chƣơng trình ứng dụng đơn giản 1.2 Mục tiêu đề tài : - Hiểu, nắm đƣợc phƣơng pháp nhận dạng hình học - Xây dựng đƣợc chƣơng trình ứng dụng đơn giản GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN Chƣơng : SƠ LƢỢC VỀ ẢNH 2.1 Căn liệu ảnh : Về bản, hình ảnh mảng hai chiều, lƣu trữ số liệu, thông tin t ng pixel ảnh Màu sắc, độ xám ảnh phụ thuộc vào số nằm mảng điểm ảnh Kiểu liệu đơn giản kiểu liệu ảnh đen trắng N đƣợc gọi ảnh nhị phân điểm ảnh lƣu hai giá trị Kiểu liệu ảnh phức tạp ảnh xám, điểm ảnh nằm khoảng t đến số mức xám mà thiết bị đọc ảnh ghi nhận Hiện này, phần lớn ảnh xám mà sử dụng có mức xám nằm khoảng t đến 255 Ta xem sơ đồ mức ảnh xám thông thƣờng nhƣ sau: 255 Hình : Gray level Những hình ảnh loại trông nhƣ ảnh trắng đen thông thƣờng Bên cạnh đ c n c ảnh màu Những ảnh loại sở hữu kiểu liệu phức tạp Thông thƣờng nhất, gặp ảnh màu theo chuẩn RGB, tức điểm ảnh lƣu trữ ba giá trị màu tƣơng ứng với ba màu : đỏ (Red), xanh lá(Green), xanh dƣơng (Blue) Bên cạnh đ c n c kiểu màu khác nhƣ CMYK (Cyan Magneta Yellow blacK), HSL (Hue Saturation Lightness), HSV (Hue Saturation Value), GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 10 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN o Phân hoạch không gian: - Giả sử không gian đối tƣợng đƣơc định ngh a: {X i , i 1,2, , m} , X i vectơ Ngƣời ta nói phân hoạch không gian thành lớp C i , C i nếu: C i C j - với i j Ci = N i chung, trƣờng hợp l tƣởng: tập tách đƣợc hoàn toàn Trong thực tế, thƣờng gặp không gian biểu diễn tách đƣợc t ng phần Nhƣ phân loại dựa vào việc xây dựng ánh xạ f: Công cụ xây dựng ánh xạ hàm phân biệt o Hàm phân lớp hay hàm định: - Để phân đối tƣợng vào lớp, ta phải xác định số lớp ranh giới lớp đ Hàm phân lớp hay hàm phân biệt công cụ quan trọng Gọi {g} lớp hàm phân lớp Lớp đƣợc định ngh a nhƣ sau: Nếu i k , g k ( X ) g i ( X ) ta định X lớp k - Nhƣ để phân biệt k lớp, ta cần k-1 hàm phân biệt Hàm phân biệt g lớp đ thƣờng dùng hàm tuyến t nh, c ngh a là: g ( X ) W0 W1 X W2 X Wk X k Trong đ Wi trọng số gán cho thành phần X i GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 36 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN W0 trọng số để viết cho gọn Trong trƣờng hợp g tuyến t nh, ngƣời ta nói việc phân lớp tuyến tính hay siêu phẳng Các hàm phân biệt thƣờng đƣợc xây dựng dựa khái niệm khoảng cách hay dựa vào xác suất c điều kiện Lẽ tự nhiên, khoảng cách công cụ tốt để xác định xem đối tƣợng c “gần nhau” hay không Nếu khoảng cách nhỏ ngƣỡng ta coi đối tƣợng giống gộp chúng vào lớp Ngƣợc lại, khoảng cách lớn ngƣỡng c ngh a ch ng khác ta tách thành lớp Trong số trƣờng hợp, ngƣời ta dựa vào xác suất c điều kiện để phân lớp cho đối tƣợng Lý thuyết xác suất c điều kiện đƣợc Bayes nghiên cứu kỹ áp dụng lý thuyết để phân biệt đối tƣợng Gọi P( X / Ci ) xác suất để có X biết có xuất lớp C i P(Ci / X ) xác suất c điều kiện để X thuộc lớp C i Với X đối tƣợng nhận dạng, C i lớp đối tƣợng Quá trình học cho phép ta xác định P( X / Ci ) nhờ công thức Bayes xác suất c điều kiện áp dụng điều kiện nhiều biến, tính đƣợc P(Ci / X ) theo cơng thức sau: GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 37 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN P(Ci / X ) P( X / Ci ) P(Ci ) n P(C / X i 1 i ) P(Ci ) P( X / Ci ) P(Ci ) (3.2) P( X ) Nếu P(Ci / X ) > P(Ck / X ) với i k X Ci X Tùy theo phƣơng pháp nhận dạng khác nhau, hàm phân biệt có dạng khác - Nhận dạng thống kê: o Nếu đối tƣợng nhận dạng tuân theo luật phân bố Gauss, mà hàm mật độ xác suất cho bởi: ( x m) f ( x) exp( ) 2 2 o Ngƣời ta dùng phƣơng pháp định dựa vào lý thuyết Bayes Lý thuyết Bayes thuộc loại lý thuyết thống kê nên phƣơng pháp nhận dạng lý thuyết Bayes có tên phƣơng pháp thống kê - Quy tắc Bayes: Cho không gian đối tƣợng {X l , l 1,2 , L}, với Cho không gian diễn dịch {C1 , C2 , , Cr }, X l {x1 , x2 , , x p } r số lớp Quy tắc Bayes phát biểu nhƣ sau: : X -> cho X C k P( C k / X ) > P( Cl / X ) l k, l = 1,2, ,r Trƣờng hợp l tƣởng nhận dạng đ ng, c ngh a không c sai số Thực tế, ln tồn sai số q trình nhận dạng Vấn đề xây dựng quy tắc nhận dạng với sai số nhỏ GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 38 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN Phƣơng pháp định với tối thiểu Ta xác định X C k nhờ xác suất P( C k / X ) Vậy có sai số, sai số đƣợc tính - P( C k / X ) Để đánh giá sai số trung bình, ngƣời ta xây dựng ma trận L (r,r) giả thiết có n lớp Ma trận L đƣợc định ngh a nhƣ sau: lk.j > k j ( tồn sai số) (3.3) Lk.j= lk.j l12 l 22 P(C ) P( X / C ) l11 l 21 P(C1 ) (3.7) Trang 39 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN Giả sử thêm xác suất phân bố (P(C1)=P(C2), sai số nhƣ ta có: X C1 - P( X / C1 ) > P( X / C ) (3.8) Một số thuật toán nhận dạng tiêu biểu tự học: Thực tế có nhiều thuật tốn nhận dạng học khơng có thầy Ở đây, ta xem xét thuật toán đƣợc sử dụng: o Thuật toán nhận dạng dựa vào khoảng cách lớn o Thuật toán K- trung bình o Thuật tốn ISODATA a) Ngun tắc: Cho tập gồm m đối tƣợng Ta xác định khoảng cách đối tƣợng khoảng cách lớn ứng với phần tử xa tạo nên lớp Sự phân lớp đƣợc hình thành dựa vào việc xác định khoảng cách đối tƣợng lớp b) Thuật toán: Bƣớc 1: Chọn hạt nhân ban đầu: giả sử X1 C1 gọi lớp g1 Gọi Z1 phần tử trung tâm g1 Tính tất khoảng cách Tìm Dk1 max D j1 X k D j1 D( X j , Z1 ) với j = 1,2, ,m phần tử xa nhóm g1 Nhƣ Xk phần tử trung tâm lớp g2, ký hiệu Z2 Tính d1 = D12 =D (Z1, Z2) Bƣớc 2: Tính khoảng cách Dj1,Dj2 GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 40 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN Dj1 = D(Xj,Z1), Dj2=D(Xj,Z2) Đặt Dk( 2) max j D j Nguyên tắc chọn Nếu Dk( 2) d1 kết thúc thuật toán Phân lớp xong Nếu khơng tạo nên nhóm thứ Gọi Xk phần tử trung tâm g3 ký hiệu Z3 Tính d3 = ( D12 + D13 + D23)/3 Với ngƣỡng cho trƣớc D13 = D(Z1,Z3), D23 = D(Z2,Z3) Quá trình lặp lại nhƣ phân xong Kết ta thu đƣợc lớp với đại diện Z1,Z2, Z m - Thuật tốn K-trung bình o Ngun tắc: Khác với thuật toán trên, ta xét K phần tử khơng gian đối tƣợng hay nói cách khác ta cố định K lớp Hàm để đánh giá hàm khoảng cách Euclide: Jk = k X gk D( X , Zk ) D ( Xj , Zk ) j 1 (4.1) Jk hàm tiêu với lớp Ck Việc phân vùng cho k hạt nhân đƣợc tiến hành theo nguyên tắc khoảng cách cực tiểu Ở đây, ta dùng phƣơng pháp đạo hàm để tính cực tiểu Xét J với Zk biến Ta dễ dàng có (4.1) k Z k N ( Xi Zk ) = ==> Zk = i 1 Nc Zj Nc j 1 (4.2) Công thức 4.2 giá trị trung bình lớp Ck điều lý giải tên phƣơng pháp - Thuật toán: GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 41 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN o Chọn Nc phần tử (giả thiết có Nc lớp) tập T Gọi phần tử trung tâm lớp đ là: X1, X2, , XNc ký hiệu Z1, Z2, , ZNc o Thực phân lớp: o X Ck D(X,Zk) = Min D(X,Zj)(1), j =1, , Nc (1) lần lặp thứ o Tính tất Zk theo công thức 4.2 o Tiếp tục nhƣ bƣớc q o X Gk(q-1) D(X,Zk(q-1)) = l D(X,Zl(q-1)) o Nếu Zk(q-1) = Zk(q) thuật toán kết thúc không ta tiếp tục thực phân lớp - Thuật toán ISODATA o ISODATA viết tắt t Iteractive Seft Organizing Data Analysis Nó thuật tốn mềm d o, khơng cần cố định lớp trƣớc Các bƣớc thuật tốn đƣợc mơ tả nhƣ sau: o Lựa chọn phân hoạch ban đầu dựa tâm Thực nghiệm chứng minh kết nhận dạng không phụ thuộc vào phân lớp ban đầu [2] o Phân vùng cách xếp điểm vào tâm gần dựa vào khoảng cách Euclide o Tách đôi lớp ban đầu khoảng cách lớn ngƣỡng t1 o Xác định phân hoạch sở tâm v a xác định lại tiếp tục xác định tâm o Tính tất khoảng cách đến với tâm o Nh m vùng với tâm theo ngƣỡng t2 o Lặp thao tác thỏa tiêu chuẩn phân hoạch GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 42 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN 5.4 Nhận dạng dựa cấu trúc ảnh : 5.4.1 Biểu diễn định t nh : - Ngoài cách biểu diễn theo định lƣợng nhƣ mô tả trên, tồn nhiều kiểu đối tƣợng mang t nh định t nh Trong cách biểu diễn này, ngƣời ta quan tâm đến dạng mối quan hệ ch ng Giả thiết đối tƣợng đƣợc biểu diễn dãy k tự Các đặc t nh biểu diễn số k tự Phƣơng pháp nhận dạng nhận dạng logic, dựa vào hàm phân biệt hàm bool Cách nhận dạng nhận dạng t c độ dài Giả sử hàm phân biệt cho k hiệu ga ,gb k tự a,b, tƣơng ứng với Để dễ dàng hình dung, ta giả sử c t “abc” đƣợc biểu diễn dãy k tự X = {x1 ,x2 ,x3 ,x4 } T nh hàm tƣơng ứng với k tự c : ga(x1) + gb(x2) + gc(x3) + gc(x4) Các phép cộng phép toán OR Trên sở t nh giá trị cực đại hàm phân biệt, ta định X c thuộc lớp t “abc” hay không Trong cách tiếp cận này, đối tƣợng tƣơng đƣơng với câu 5.4.2 Phƣơng pháp định dựa vào cấu tr c: - Một số khái niệm: Thủ tục phân loại nhận dạng gồm giai đoạn: Giai đoạn đầu giai đoạn xác định quy tắc xây dựng, tƣơng đƣơng với việc nghiên cứu v n phạm ngôn ngữ ch nh thống Giai đoạn c v n phạm xem xét tập dạng c đƣợc sinh t dạng đ không Nếu n thuộc tập đ coi nhƣ ta phân loại xong Tuy nhiên, v n phạm vấn đề lớn Trong nhận dạng cấu tr c, ta sử dụng đƣợc phần nhỏ mà thơi - Nhƣ n i, mơ hình cấu tr c tƣơng đƣơng với v n phạm G:G={Vn, Vt, P, S} C nhiều kiểu v n phạm khác t ch nh tắc, phi ngữ cảnh Dƣới ngôn ngữ c thể đƣợc áp dụng nhận dạng cấu tr c đ ngôn ngữ PLD (Picture Language Description) GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T Trang 43 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN V n phạm sinh mô tả ngôn ngữ đƣợc định ngh a bởi: GA= {Vn, VT,P, S} Với Vn = { A, B, C, D, E} Vt = { a,b,c,d} S k hiệu bắt đầu P tập luật sản xuất Ngôn ngữ thƣờng dùng nhận dạng mạch điện 5.4.3 Phƣơng pháp nhận dạng: Các đối tƣợng cần nhận dạng theo phƣơng pháp đƣợc biểu diễn câu ngôn ngữ L(G) Khi đ thao tác phân lớp ch nh xem xét đối tƣợng c thuộc v n phạm L(G) không? N i cách khác n c đƣợc sinh luật v n phạm G hay không Nhƣ phân lớp theo cách tiếp cận cấu tr c đ i hỏi phải xác định: - Tập Vt chung cho đối tƣợng - Các quy tắc sinh P để sản sinh câu ch ng khác lớp - Quá trình học với câu biểu diễn đối tƣợng mẫu nhằm xác định v n phạm G - Quá trình định: xác định đối tƣợng X đƣợc biểu diễn câu lx Nếu lx nhận biết ngôn ngữ L(G x) ta n i Ck X - N i cách khác, việc định phân lớp dựa vào phân t ch c pháp v n phạm Gk biểu diễn lớp Ck Cũng nhƣ phân t ch c pháp ngôn ngữ, c phân t ch xuống, dƣới lên, việc nhận dạng theo cấu tr c c thể thực theo cách tƣơng tự Việc nhận dạng dựa theo cấu trúc thêm GVHD: Nguyễn Ngọc Long Ngƣời thực : Nguyễn Hồng Khánh – 060207T tƣởng cần đƣợc nghiên cứu Trang 44 Đề tài :TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG HÌNH HỌC 2D VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG ĐƠN GIẢN 5.5 Luật định : Ở phần này, tìm hiểu phƣơng pháp nhận dạng đối tƣợng Để nhận dạng đối tƣợng, làm theo bƣớc sau : - Bƣớc : Xác định tọa độ tâm đối tƣợng - Bƣớc : Xác định khoảng cách t điểm biên tới tâm - Bƣớc : Tính : o a : khoảng cách lớn t tâm đến biên o b : khoảng cách nhỏ t tâm đến biên o c : diện tích vùng nhận dạng o d : độ lệch a b - Bƣớc : Phân lớp đối tƣợng o vuong : c/(4*b^2) o chunhat : c/(4*b*(a^2-b^2)^0.5) o tamgiacdeu : (c*3^0.5)/((a+b)^2) o elip : c/(a*b*pi) o thoi : (c*( a^2 - b^2 )^0.5) / (2*a^2*b) o tamgiavuongcan : (a^2-b^2)/c o hinhbannguyet : pi*(a^2-b^2) / (2*c) - Bƣớc : Dựa phân lớp đối tƣợng, nhận dạng hình học o d < 10 : Hình trịn o 0.95 < vuong < 1.05 : Hình vng o 0.95 < elip < 1.05 : Hình ellipse o 0.95 < thoi < 1.05 : Hình thoi o 0.95 < tamgiacdeu < 1.05 : Hình tam giác o 0.95
Ngày đăng: 30/10/2022, 15:52
Xem thêm: