khai
Trong q trình làm khóa luận, tơi đạt được những kết quả sau:
- Tóm lược khái niệm Cổng thông tin điện tử và các khái niệm liên
-61- quan từ các nghiên cứu khác nhau của nhiều tác giả.
- Tóm lược khái niệm Thương mại điện tử và các khái niệm liên quan.
- Đưa ra được cách thức xây dựng các
phần chức năng để triển khai trên nền Portal mã nguồn mở cụ thể là Portal DotNetNuke.
- Xây dựng được hệ thống Bán hàng trực tuyến hoàn chỉnh bao gồm các chức năng: Đăng ký và quản lý khách hàng, Trưng bày và quản lý sản phẩm, Đặt mua hàng và Quản lý hóa đơn, Quản trị và phân quyền người dùng.
V. Kết luận
Thương mại điện tử là lĩnh vực này càng có vị trí quan trọng trong các ứng dụng trên internet. Trong phạm vi khóa luận, tơi đã trình bày cách thức xây dựng ứng dụng thương mại điện tử sử dụng giải pháp được đánh giá là tối ưu nhất hiện nay: Giải pháp cổng thông tin điện tử. Hy vọng khóa luận sẽ giúp nhiều bạn có được một giải pháp tốt khi xây dựng các ứng dụng thương mại điện tử hoặc các giải pháp cho doanh nghiệp hoặc cá nhân mình.
Tài liệu tham khảo
[1] Nguyễn Văn Ba. “Phát triển hệ thống hướng đối tượng với UML 2.0 và C++”. NXB Đại Học Quốc Gia Hà Nội, 2005. [2] Nguyễn Văn Vỵ. “Phân tích thiết kế các hệ thống thông tin hiện đại hướng cấu trúc và hướng đối tượng”. NXB Thống Kê, 2002 [3] TS. Nguyễn Đăng Hậu. “Kiến thức thương mại điện tử. NXB Trẻ, 2005.
[4] Trần Hữu Linh. Slide “Tổng quan Thương mại điện tử và doanh nghiệp điện tử”. Vụ Thương mại điện tử - Bộ Thương mại.
[5] Christian Wege. "Portal Server Technology”. IEEE Internet Computing Magazine, 2005.
[6] Shaun Walker, Patrick J.Santry, Joe Brinkman, Daniel Caron, Scott McCulloch, Bruce Hopkins. “Professional DotNetNuke ASP.NET Portal”, Wrox Publishing House.
-62-
TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM ẢNH THEO NỘI DUNG
Đỗ Khắc Sĩ MSV: 0320258 Email: sydk@fpt.com.vn
Người hướng dẫn: PGS.TS. Ngơ Quốc Tạo
1. Giới thiệu
Tìm kiếm ảnh theo nội dung là một đề tài mới, phức tạp. Việc tìm kiếm một bức ảnh với độ chính xác cao là rất khó. Để giải quyết vấn đề này tơi nghiên cứu một phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên các đặc trưng màu sắc, kết cấu và hình thù. Theo cách tìm kiếm này ảnh thu được sẽ có các đặc trưng về màu sắc, hình thù và kết cấu tương tự với ảnh đầu vào.
2. Cơ sở lý thuyết
Tìm kiếm ảnh dựa trên các đặc trưng màu sắc, kết cấu và hình thù là cách tiếp cận tương đối phổ biến và đang được hầu hết các hệ thống tìm kiếm ảnh lớn trên thế giới áp dụng. Phương pháp này thực hiện việc tìm kiếm ảnh bằng cách tính khoảng cách của bức ảnh đầu vào với mỗi bức ảnh trong cơ sở dữ liệu. Kết quả trả về là những bức ảnh có khoảng cách gần nhất so
với ảnh đầu vào. Khoảng cách mỗi bức ảnh sẽ
được tính dựa trên khoảng cách các đặc trưng màu sắc, kết cấu, hình thù và độ ưu tiên của
mỗi đặc trưng. Các bước trong q trình so
sánh hai ảnh: tính khoảng cách đặc trưng màu, tính khoảng cách kết cấu, tính khoảng cách hai ảnh.
Phương pháp này tương đối phù hợp với việc tìm kiếm ảnh có nội dung tương tự ảnh đầu vào.
3. Phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung dung
Giải pháp được tơi lựa chọn để giải quyết việc tìm kiếm ảnh theo nội dung là tính khoảng cách ảnh theo các đặc trưng màu sắc, kết cấu và hình thù. Cơ sở dữ liệu lưu ảnh mẫu bao gồm thông tin và nội dung ảnh nguyên gốc do người sử dụng đưa vào. Ngòai ra cơ sở dữ liệu còn chứa ảnh mẫu đã được chuyển đổi về định dạng, kích thước về chuẩn chung nhằm phục vụ cho việc tính khoảng cách nhanh hơn, chính xác hơn.
Mỗi quá trình tìm kiếm ảnh gồm các bước:
đưa ảnh đầu vào, chuyển đổi về định dạng
chuẩn, tính khoảng cách với mỗi ảnh trong cơ sở dữ liệu. Việc tính khoảng cách ảnh so với ảnh cơ sở dữ liệu gồm các bước chính: tính khoảng cách mầu, tính khoảng cách kết cấu. Sau đó tổng hợp để tính khoảng cách ảnh.
1) Khoảng cách màu:
Với hai ảnh đã đưa về cùng định dạng kích cỡ. Ta sử dụng khoảng cách bình phương để tính khoảng cách mầu của hai bức ảnh.
) ( ) ( ) , ( T Q I I Q H A H H H I Q d = − −
Trong đó, Q và I là hai ảnh HQ là lược đồ màu của ảnh Q còn HI là lược đồ màu của ảnh I, còn A là ma trận NxN, N là số thùng trong mỗi lược đồ màu cịn aijmơ tả sự giống nhau màu i và màu j.
2) Khoảng cách kết cấu:
Việc tính khoảng cách kết cấu chia làm hai phần.
a.Tính mức năng lượng:
B1. Phân tích ảnh đầu vào thành 4 ảnh con.
B2. Tính mức năng lượng của ảnh với cỡ tương ứng. Sử dụng công thức ∑∑ = = = m i n j j i X MN E 1 1 | ) , ( | 1 Trong đó, M và N là độ rộng của ảnh. X là cường độ sáng của điểm ảnh tại hàng i và cột j.
B3. Lặp lại bước 2 với mỗi bức ảnh. Giá trị mức năng lượng được lưu trữ lại để phục vụ cho việc tính khoảng cách Euclidean.
b.Tính khoảng cách Euclidean:
B1. Phân tích ảnh đầu vào
B2. Lấy mức năng lượng của kênh k trội nhất.
B3. Với mỗi bức ảnh i trong cơ sở dữ liệu lấy mức năng lượng ở kênh k.
B4. Tính khoảng cách Euclidean ở hai bức ảnh với mức năng lượng được chọn.
-63- ( ) ∑ = − = k k k i k i x y D 1 2 ,
B5. Tăng biến i và lặp lại bước 3.
3) Khoảng cách ảnh:
Khoảng cách ảnh được tính dựa vào khoảng cách màu và khoảng cách kết cấu. Ngoài ra hệ thống cho phép người dùng đưa vào các thông tin về độ ưu tiên màu và kết cho việc khoảng cách. Khi đó khoảng cách ảnh được tính theo công thức:
D(Q,I)= DC * WC + DT*WT
Trong đó D(Q,I) là khoảng cách ảnh, DC và DT lần lượt là khoảng cách mầu và kết cấu. WC và WT lần lượt là độ ưu tiên màu và kết cấu.
4. Thực nghiệm
Chúng tôi đã cài đặt hệ thống trên ngôn ngữ lập trình java và hệ quản trị cơ sở dữ liệu oracle. Hệ thống đã đạt được tốc độ chấp nhận
được. Việc tìm kiếm ảnh là khá khả quan tuy
nhiên đôi khi vẫn thu được những bức ảnh không mong muốn.
Tuy nhiên, do thời gian hạn hẹp hệ thống mới chỉ đáp ứng được việc tìm kiếm trên 2 đặc trưng là màu sắc và kết cấu nên độ chính xác là chưa cao. Số lượng ảnh trong cơ sở dữ liệu còn ít và chưa đa dạng nên việc đánh giá độ ổn định và tốc độ là chưa khách quan.
5. Kết luận
Trong khóa luận này, chúng tơi đã xây dựng hệ thống tìm kiếm ảnh theo nội dung dựa trên
các đặc trưng màu và kết cấu. Hệ thống đáp
ứng được về mặt tốc độ với cơ sở dữ liệu nhỏ. Tuy nhiên với hệ cơ sở dữ liệu lớn thì tốc độ chưa được khả quan. Về hiệu quả tìm kiếm do mới chỉ đáp ứng trên việc tìm kiếm ảnh theo khoảng cách màu và kết cấu nên độ chính xác cũng chưa cao.
Các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu: xây dựng thuật tốn tính khoảng cách các đặc trưng khác như hình thù, vị trí, khơng gian…để cải thiện độ chính xác của việc tìm kiếm. Xây dựng chỉ mục cho cơ sở dữ liệu để cải thiện tốc độ tìm kiếm.
Tài liệu tham khảo
[1] R. Jain, R. Kasturi, and B. G. Schunck,
Machine Vision, McGraw Hill International
Editions, 1995.
[2] Sharmin Siddique, “A Wavelet Based Technique for Analysis and Classification of Texture Images,” Carleton University, Ottawa, Canada, Proj. Rep. 70.593, April 2002.
[3] Shengjiu Wang, “A Robust CBIR Approach Using Local Color Histograms,” Department of Computer Science, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada, Tech. Rep. TR 01-13, October 2001.
-64- HỆ THỐNG SÁT HẠCH LÁI XE TỰ ĐỘNG Trần Ngọc Sơn 0320263 supersh88@gmail.com Ngô Thanh Thế 0320297 ngothanhthe250285@gmail.com
Giáo viên hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Văn Vỵ
Bộ môn CNPM
I. Giới thiệu
Khóa luận nghiên cứu phân tích và thiết kế hệ thống thi sát hạch lái xe ô tô tự động phần thi thực hành sử dụng các phương pháp công nghệ hiện đại như công nghệ cảm biến từ, quang và công nghệ truyền thông…. Dựa trên sự tìm hiểu về tiến trình phát triển phần mềm hướng đối tượng với kí pháp UML, tìm hiểu về các hệ thống thời gian thực, các hệ thống nhúng, khóa luận khơng tập trung chi tiết về phần cứng mà tập trung chủ yếu vào cấu thành phần mềm, phân tích thiết kế các q trình thi sát hạch, các bài thi cụ thể theo chuẩn của Bộ Giao Thông Vận Tải dựa trên các mô phỏng phần cứng. Khóa luận được xây dựng dựa trên khảo sát hiện trạng thi bằng lái xe ô tô theo tiến trình thủ cơng truyền thống và một số địa điểm đã triển khai hệ thống thi bằng lái xe tự động ở thành phố Hà Nội.