... điểmđặctrưng - Con thú nhồi bị xoay không gian 3D so với ảnh trước điểmđặctrưng - Số điểmđặctrưng 4 73 điểmđặctrưng - Bụng thú ngồi điểmđặctrưng tương ứng - Số điểmđặctrưng 4 63 điểmđặc ... TRONGTRÍCHCHỌNĐẶCTRƯNG (BÀI TỐN NHẬN DẠNG VÂN TAY) 3. 1 Tổng quantríchchọnđặctrưngTríchchọnđặctrưng q trình rút tríchđặctrưng đại diện cho ảnh vân lòng bàn tay, gọi chi tiết đặctrưng ... định chi tiết đặc trứhg giả Szekely đề nghị phương pháp tríchchọnđặctrưng dựa rẽ hướng đường vân 3. 2 Các điểmđặctrưngảnh vân tay Trên ảnh vân tay có điểmđặctrưng (là điểmđặc biệt mà vị...
... trước điểmđặctrưng - Số điểmđặctrưng 4 73 điểmđặctrưng 22 - Bụng thú ngồi điểmđặctrưng tương ứng - Số điểmđặctrưng 4 63 điểmđặctrưng Bảng : Kết SIFT ảnh chụp Chú ý rằng, đa số điểmđặctrưng ... Số điểmđặctrưng 1064 điểmđặctrưng - Ảnh thú nhồi bông, thấy số điểmđặctrưng khác so với ảnh ô tô, số lượng điểmđặctrưng 801 điểmđặctrưng - Con thú nhồi bị xoay không gian 3D so với ảnh ... Tìm 36 điểmđặctrưng + Vị trí điểm tìm 50.8500 93. 730 0 21.6000 1.5010 50.8500 93. 730 0 21.6000 -1.4 930 … 32 .2700 41.2700 2.1900 1.7980 Bảng : Kết SIFT ảnh vẽ Như vậy, SIFT mô tả ảnhđiểmđặc trưng, ...
... từ ảnhảnh vân bên trái Xử lý ảnh- Sinh trắc ảnh vân tay & tríchchọnđặctrưng Page 31 Xử lý ảnh Chương 3: PHƯƠNG PHÁP TRÍCHCHỌNĐẶCTRƯNGẢNH VÂN TAY Tríchchọnđặc trƣng q trình rút tríchđặc ... Xử lý ảnh Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁP TRÍCHCHỌNĐẶC TRƢNG ẢNH VÂN TAY .32 Chƣơng CÁC THUẬT TOÁNTRÍCHCHỌNĐẶC TRƢNG 35 Thuật tốn dò cạnh mức xám : 35 Thuật toán : 35 Xác định ... chi tiết đặctrưng đươc ghi nhận nhằm nhận diện loại bỏ chi tiết đặctrưng giả Xử lý ảnh- Sinh trắc ảnh vân tay & tríchchọnđặctrưng Page 34 Xử lý ảnh Chương CÁC THUẬT TỐN TRÍCHCHỌNĐẶC TRƯNG...
... Mục tiêu khaipháquan điểm: Với tập tài liệu chứa quanđiểm D, khám phá tất quanđiểm (ei, aij, ooijkl, hk, tl) D Những toánkhaipháquanđiểmKhaipháquanđiểm hay gọi phân tích quanđiểm có ... chọn từ quanđiểm sử dụng từ quan điểm, tríchchọn thuộc tính dựa vào từ quan điểm, tríchchọn từ quanđiểm sử dụng thuộc tính, tríchchọn thuộc tính sử dụng thuộc tính Trong có ba mối quan hệ ... 15 2 .3 Phương pháp tríchchọn thuộc tính 16 2 .3. 1 Phương pháp lan truyền kép 16 2 .3. 2 Phương pháp tríchchọn dựa vào quan hệ phận - tồn bộ, mẫu “No”…20 2.4 Tríchchọnđặc trưng...
... Mục tiêu khaipháquan điểm: Với tập tài liệu chứa quanđiểm D, khám phá tất quanđiểm (ei, aij, ooijkl, hk, tl) D Những toánkhaipháquanđiểmKhaipháquanđiểm hay gọi phân tích quanđiểm có ... sở hữu quanđiểm thƣờng tác giả đăng Quanđiểm có hai loại chính: quanđiểm thơng thƣờng quanđiểm so sánh Quanđiểm thông thƣờng đƣợc gọi đơn giản quanđiểm tài liệu nghiên cứu Một quanđiểm so ... bình luận quantrọng (so sánh)… 1 .3 Bài tốn tríchchọn thuộc tính Bài tốn tríchchọn thuộc tính khaipháquanđiểm xác định thuộc tính viết nhiều khách hàng sản phẩm, dịch vụ, tổ chức… Trong viết...
... trọngkhaipháquanđiểm dựa đặctrưng (Aspect-based opinion mining) 1.2 Khaipháquanđiểm dựa đặctrưngTrongtoánkhaiphá tổng hợp quanđiểm dựa đặc trưng, vấn đề quantrọng cần giải tríchchọn ... giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên học máy để trích xuất xác định quanđiểm thể văn Khaipháquanđiểm dựa đặctrưng ba toánkhaipháquan điểm, bao gồm: toán phân lớp quan điểm, toánkhaiphá ... QUYẾT BÀITOÁNTRÍCHCHỌNĐẶCTRƯNGTRONGKHAIPHÁQUANĐIỂM 21 2.1 Phương pháp tríchchọnđặctrưng dựa tập phổ biến 21 2.2 Phương pháp tríchchọnđặctrưng dựa lan truyền kép 26 2 .3 Mơ...
... trọngkhaipháquanđiểm dựa đặctrưng (Aspect-based opinion mining) 1.2 Khaipháquanđiểm dựa đặctrưngTrongtoánkhaiphá tổng hợp quanđiểm dựa đặc trưng, vấn đề quantrọng cần giải tríchchọn ... giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên học máy để trích xuất xác định quanđiểm thể văn Khaipháquanđiểm dựa đặctrưng ba toánkhaipháquan điểm, bao gồm: toán phân lớp quan điểm, toánkhaiphá ... QUYẾT BÀITOÁNTRÍCHCHỌNĐẶCTRƯNGTRONGKHAIPHÁQUANĐIỂM 21 2.1 Phương pháp tríchchọnđặctrưng dựa tập phổ biến 21 2.2 Phương pháp tríchchọnđặctrưng dựa lan truyền kép 26 2 .3 Mơ...
... giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên học máy để trích xuất xác định quanđiểm thể văn Khaipháquanđiểm dựa đặctrưng ba toánkhaipháquan điểm, bao gồm: toán phân lớp quan điểm, toánkhaiphá ... hướng quanđiểm hay cực quanđiểm Từ quan điểm: “Từ thể quanđiểm người đánh giá gọi từ quanđiểmQuanđiểmquanđiểm ẩn: “Một quanđiểmđặctrưng f câu chủ quan mà trực tiếp biểu đạt quanđiểm ... đầu, điểm qua cách tổng quantoánkhaipháquan điểm, tốn đó, đặc biệt sâu vào toánkhaipháquanđiểm dựa đặctrưng Từ toán lớn lại tiếp sang toán nhỏ quan tâm, có tốn tríchchọn khía cạnh toán...
... 30 4.2 .3 Tìm kiếm khơng tồn 31 4 .3 Mơ hình toán 33 4 .3. 1 Tríchchọnđặctrưngảnh 33 4 .3. 2 Tìm kiếm K láng giềng gần 34 Tổng kết chương 35 ... diễn vector đặctrưng SIFT 2.6 Lựa chọnđặctrưng Sau tríchchọnđặctrưng nội dung ảnh, tập đặctrưng tối ưu hóa phương pháp lựa chọnđặctrưng để tăng chất lượng hiệu sử dụng tập đặctrưng Một ... lựa chọnđặctrưng cho tìm kiếm ảnh Các đặctrưng về văn kèm ảnhđặctrưng nội dung ảnh Chương Các phương pháp lựa chọnđặctrưng độ đo tương tự ảnh Trình bày số đặctrưng nội dung ảnh số độ...
... 30 4.2 .3 Tìm kiếm khơng tồn 31 4 .3 Mơ hình toán 33 4 .3. 1 Tríchchọnđặctrưngảnh 33 4 .3. 2 Tìm kiếm K láng giềng gần 34 Tổng kết chương 35 ... diễn vector đặctrưng SIFT 2.6 Lựa chọnđặctrưng Sau tríchchọnđặctrưng nội dung ảnh, tập đặctrưng tối ưu hóa phương pháp lựa chọnđặctrưng để tăng chất lượng hiệu sử dụng tập đặctrưng Một ... lựa chọnđặctrưng cho tìm kiếm ảnh Các đặctrưng về văn kèm ảnhđặctrưng nội dung ảnh Chương Các phương pháp lựa chọnđặctrưng độ đo tương tự ảnh Trình bày số đặctrưng nội dung ảnh số độ...
... 30 4.2 .3 Tìm kiếm khơng tồn 31 4 .3 Mơ hình toán 33 4 .3. 1 Tríchchọnđặctrưngảnh 33 4 .3. 2 Tìm kiếm K láng giềng gần 34 Tổng kết chương 35 ... diễn vector đặctrưng SIFT 2.6 Lựa chọnđặctrưng Sau tríchchọnđặctrưng nội dung ảnh, tập đặctrưng tối ưu hóa phương pháp lựa chọnđặctrưng để tăng chất lượng hiệu sử dụng tập đặctrưng Một ... lựa chọnđặctrưng cho tìm kiếm ảnh Các đặctrưng về văn kèm ảnhđặctrưng nội dung ảnh Chương Các phương pháp lựa chọnđặctrưng độ đo tương tự ảnh Trình bày số đặctrưng nội dung ảnh số độ...
... 30 4.2 .3 Tìm kiếm khơng tồn 31 4 .3 Mơ hình toán 33 4 .3. 1 Tríchchọnđặctrưngảnh 33 4 .3. 2 Tìm kiếm K láng giềng gần 34 Tổng kết chương 35 ... diễn vector đặctrưng SIFT 2.6 Lựa chọnđặctrưng Sau tríchchọnđặctrưng nội dung ảnh, tập đặctrưng tối ưu hóa phương pháp lựa chọnđặctrưng để tăng chất lượng hiệu sử dụng tập đặctrưng Một ... lựa chọnđặctrưng cho tìm kiếm ảnh Các đặctrưng về văn kèm ảnhđặctrưng nội dung ảnh Chương Các phương pháp lựa chọnđặctrưng độ đo tương tự ảnh Trình bày số đặctrưng nội dung ảnh số độ...
... 30 4.2 .3 Tìm kiếm khơng tồn 31 4 .3 Mơ hình toán 33 4 .3. 1 Tríchchọnđặctrưngảnh 33 4 .3. 2 Tìm kiếm K láng giềng gần 34 Tổng kết chương 35 ... diễn vector đặctrưng SIFT 2.6 Lựa chọnđặctrưng Sau tríchchọnđặctrưng nội dung ảnh, tập đặctrưng tối ưu hóa phương pháp lựa chọnđặctrưng để tăng chất lượng hiệu sử dụng tập đặctrưng Một ... lựa chọnđặctrưng cho tìm kiếm ảnh Các đặctrưng về văn kèm ảnhđặctrưng nội dung ảnh Chương Các phương pháp lựa chọnđặctrưng độ đo tương tự ảnh Trình bày số đặctrưng nội dung ảnh số độ...
... + 16 = 64 đặctrưng 75 3. 4 Tríchchọnđặctrưng wavelet Haar Chúng sử dụng ý tưởng phương pháp tríchchọnđặctrưng wavelet Haar [1] để chọn tập đặctrưng cho ảnh ký tự đầu vào Từ ảnh nhị phân ... phương pháp tríchchọnđặctrưng đơn giản, áp dụng cho việc nhận dạng ký tự viết tay rời rạc III Một số phương pháp tríchchọnđặctrưngTrong phần này, chúng tơi giới thiệu số phương pháp tríchchọn ... Trong thực nghiệm, với phần chữ chọn n=4, ta có: + + 4 3 + 4×4 3 + 4×4×4 3 = 256 đặc trưng, với phần dấu chúng tơi chọn n =3, có tất 64 đặctrưng c tr ng wavelet Haar ặđ Hình Dãy Phương pháp trích...
... Chƣơng BÀITOÁNTRÍCHCHỌNĐẶC TRƢNG MÁYẢNHTRONGKHAIPHÁQUANĐIỂM3. 1 Mơ tả tốn ý tƣởng giải Mục tiêu tốn tríchchọnđặc trƣng máyảnhkhaipháquanđiểm xác định đặc trƣng đối tƣợng máyảnh ... gồm: toán phân lớp quan điểm, toánkhaiphá tổng hợp quanđiểm dựa đặc trƣng toánkhaipháquan hệ so sánh Bàitoánkhaiphá tổng hợp quanđiểm dựa đặc trƣng nhằm mục tiêu tạo tổng hợp quanđiểm ... giới thiệu tổng quan tốn khaipháquanđiểm nói chung nhƣ số khái niệm liên quankhaipháquanđiểm dựa đặc trƣng, từ phát biểu tốn tríchchọnđặc trƣng ngữ cảnh khaipháquanđiểmđặc trƣng sản...
... giản Điểmảnhđiểmảnh màu trắng, điểmảnh chữ điểmảnh màu đen Điểmảnh màu trắng ba thành phần màu R,G,B điểmảnh khơng Qua để xác định điểmảnhđiểm ta xử dụng thuật toán kiểm tra điểmảnh ... nhận dạng ảnh chữ tượng hình, ảnh chữ tượng hình chuẩn hóa lại qua thao tác tiền xử lý Sau tríchchọnđặctrưng theo phương pháp tríchchọnđặctrưng tập liệu mẫu Với chuỗi đặctrưngtríchchọn được, ... 27 3. 1 LẤY ĐẶCTRƯNG THEO CẠNH 27 3. 2 LẤY ĐẶCTRƯNG THEO LƯỚI ĐIỂMẢNH CHỮ NÔM 32 3.3 LẤY ĐẶCTRƯNG THEO BIỂU ĐỒ HISTOGRAM CỦA KHUNG XƯƠNG, GIẢ KHUNG 33 CHƯƠNG NHẬN...
... tựu Trong luận văn chúng tơi trình bày tổng quan tốn nhận dạng chữ Nơm số phương pháp tríchchọnđặctrưng số phương pháp nhận dạng chữ tượng hình Trong luận văn tơi trình bày hồn chỉnh phương pháp ... Tổng quan: Nội dung chương trình bày tổng quan chữ Nơm, lịch sử hình thành phát triển chữ Nơm, mơ hình tổng quan hệ thống nhận dạng chữ Nôm khái niệm liên quan như: chuẩn hóa, tríchchọnđặc trưng, ... tượng hình được thực nghiệm Chương Giới thiệu số phương pháp tríchchọnđặc trưng: Nội dung chương giới thiệu số phương pháp tríchchọnđặc nhận dạng chữ tượng hình Chương Nhận dạng chữ Nôm theo...
... 21 3. 1 .3 Mẫu nhị phân đồng dạng – Uniform Pattern 21 3. 2 Các bước xử lý phương pháp trích trọn đặctrưng 22 3. 2.1 Mơ hình tríchchọnđặctrưng Choi et al 22 3. 2.2 Tríchchọnđặc ... phương pháp tríchchọnđặctrưng kết cấu màu cục đề xuất từ ảnh màu Hai phương pháp tríchchọn bật sử dụng đại diện cho đặctrưng kết cấu Gabor wavelet LBP, đặctrưng kết cấu mức xám mở rộng đặctrưng ... chuyển) > khơng phải Hình 3.3 Các mẫu nhị phân đồng dạng không dồng dạng 3. 2 Các bước xử lý phương pháp trích trọn đặctrưng3. 2.1 Mơ hình tríchchọnđặctrưng Choi et al 23 Hình Framework nhận diện...