1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

58 33 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 58
Dung lượng 1,73 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/07/2021, 09:46

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Cấu tạo một Neural - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.1. Cấu tạo một Neural (Trang 8)
Hình 1.3. Mạng kết hợp khác kiểu - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.3. Mạng kết hợp khác kiểu (Trang 11)
Hình 1.2. Mạng tự kết hợp - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.2. Mạng tự kết hợp (Trang 11)
Mô hình mạng nơron đƣợc sử dụng rộng rãi nhất là mô hình mạng nhiều tầng truyền thẳng (MLP: Multi Layer Perceptron) - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
h ình mạng nơron đƣợc sử dụng rộng rãi nhất là mô hình mạng nhiều tầng truyền thẳng (MLP: Multi Layer Perceptron) (Trang 12)
Hình 1.5. Mạng phản hồi - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.5. Mạng phản hồi (Trang 12)
1. Mô hình mạng: Mạng neural lan truyền ngƣợc có mô hình nhƣ sau - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
1. Mô hình mạng: Mạng neural lan truyền ngƣợc có mô hình nhƣ sau (Trang 16)
Hình 1.7. Ảnh hưởng của kích thước mẫu - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.7. Ảnh hưởng của kích thước mẫu (Trang 20)
hình CNNs trong phân lớp chữ viết áp dụng trong bài toán nhận dạng biểnsố xe (Image Classification) - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
h ình CNNs trong phân lớp chữ viết áp dụng trong bài toán nhận dạng biểnsố xe (Image Classification) (Trang 22)
Hình 1.9. Ảnh mờ sau khi chập - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.9. Ảnh mờ sau khi chập (Trang 23)
2.3. Mô hình mạng neural tích chập - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
2.3. Mô hình mạng neural tích chập (Trang 24)
Hình 1.11. Mô hình mạng neural tích chập - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.11. Mô hình mạng neural tích chập (Trang 25)
Hình 1.12. Mô hình mạng perceptron đa tầng - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 1.12. Mô hình mạng perceptron đa tầng (Trang 26)
Bảng 2.2. Quy định biểnsố cho các tỉnh thành - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Bảng 2.2. Quy định biểnsố cho các tỉnh thành (Trang 43)
 Phƣơng pháp hình thái học: dựa vào đặc trƣng hình thái của biểnsố xe nhƣ màu sắc, độ sáng, sự đối xứng… để xác định và trích ra ảnh biển số - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
h ƣơng pháp hình thái học: dựa vào đặc trƣng hình thái của biểnsố xe nhƣ màu sắc, độ sáng, sự đối xứng… để xác định và trích ra ảnh biển số (Trang 44)
Hình 2.1 Ảnh xám và lược đồ xám của ảnh - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 2.1 Ảnh xám và lược đồ xám của ảnh (Trang 46)
3.1. Xây dựng mô hình mạng - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
3.1. Xây dựng mô hình mạng (Trang 49)
Ta có thể hình dung mô hình nhận dạng chữ viết đƣợc thực hiện nhƣ sau: - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
a có thể hình dung mô hình nhận dạng chữ viết đƣợc thực hiện nhƣ sau: (Trang 51)
Hình 3.2. Minh họa Fully Connection - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 3.2. Minh họa Fully Connection (Trang 51)
Hình 3.3. Minh họa các bước tích chập - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 3.3. Minh họa các bước tích chập (Trang 52)
Hình 3.4. Kết quả thực nghiệm CNN - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 3.4. Kết quả thực nghiệm CNN (Trang 53)
Hình 3.6. Một số mẫu chữ lỗi - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 3.6. Một số mẫu chữ lỗi (Trang 54)
Hình 3.3. Một số biển không tách đúng ký tự Chữ số bị dính với các vật bên ngoài như đinh ốc, ký tự bị mờ nét, mất nét, loang lổ,... - NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Hình 3.3. Một số biển không tách đúng ký tự Chữ số bị dính với các vật bên ngoài như đinh ốc, ký tự bị mờ nét, mất nét, loang lổ, (Trang 55)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w