Hướng phát triển của đề tà

Một phần của tài liệu LUẬN văn THẠC sĩ NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG học sâu CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI kỳ TRÁI dứa CHÍN tại VÙNG TRỒNG dứa KHU vực MIỀN núi QUẢNG NAM – đà NẴNG (Trang 73 - 75)

Trong thời gian tới, tôi sẽ tập trung giải quyết vấn đề trên thơng qua việc làm tăng độ chính xác của kết quả đếm số lượng trái chín (sử dụng hình ảnh huấn luyện phong phú hơn, kết hợp các phương pháp phân lớp và lọc màu khác, nghiên cứu thêm các kỹ thuật xây dựng ảnh 3D, giải quyết bài toán trùng lặp,…) và đánh giá hiệu năng của hệ thống trên CSDL hơn nữa để có cái nhìn tổng thể và chính xác hơn.

Tiếng Anh:

[1] Chen, K., Loy, C.C., Gong, S., Xiang, T.: Feature mining for localised crowd counting. In: British Machine Vision Conference, BMVC 2012, Surrey, UK, September 3-7, 2012. (2012) 1 – 11

[2] D. Stajnko, M. Lakota, and M. Hocevar, “Estimation of number and diameter of apple fruits in an orchard during the growing season by thermal imaging,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 42, pp. 31–42, 2004.

[3] J. G. A. Barbedo (2012), A Review on Methods for Automatic Counting of Objects in Digital Images

[4] Jianfeng Wang, Rong Xiao, Yandong Guo, and Lei Zhang Microsoft (2019), Learning to Count Objects with Few Exemplar Annotations, arXiv:1905.07898v1 [cs.CV]

[5] J. Dahle, M. Kakar, H. B. Steen, and O. Kaalhus, “Automated counting of mammalian cell colonies by means of a flat bed scanner and image processing,” Cytometry A, vol. 60, pp. 182–188, 2004.

[6] K. V. Embleton, C. E. Gibson, and S. I. Heaney, “Automated counting of phytoplankton by pattern recognition: a comparison with a manual counting method,” Journal of Plankton Research, vol. 25, pp. 669–681, 2003.

[7] Mathworks, Image Processing Toolbox User's Guide, 2012. Available:http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/images/images_tb.pdf.

[8] M. Hamghalam and A. Ayatollahi, “Automatic counting of leukocytes in Giemsa-stained images of peripheral blood smear,” in Proc. Int. Conf. Digital Image Process., 2009, pp. 13–16.

[9] P. R. Barber, B. Vojnovic, J. Kelly, C. R. Mayes, P. Boulton, M. Woodcock, and M. C. Joiner, “Automated counting of mammalian cell colonies,” Phys. in Medicine and Biology, vol. 46, pp. 63–76, 2001.

multiple 2D images, 12/2017

[12] Samoro G, Taqqu M. S, “Stable non-Gaussian Random Process” Chapman and Hall, LonDon, 1994. Vol. 13, (2017), (pp. 133-142). IEEE.

[13] V. Gajendran and J. J. Rodriguez, “Chromosome counting via digital image analysis,” in Proc. Int. Conf. Image Processing, 2004, pp. 2929-2932.

[14] Y. Bazi, H. Al-Sharari, and F. Melgani, “An automatic method for counting olive trees in very high spatial remote sensing images,” in Proc. IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symp., 2009, pp. 125–128.

[15] W. Xiong, S. H. Ong, C. Kang, J. H. Lim, J. Liu, D. Racoceanu, and K. Foong, “Cell clumping quantification and automatic area classification in peripheral blood smear images,” in Proc. Int. Conf. Biomedical Eng. Inform., 2009.

Tiếng Việt:

[16] Phạm Thị Hoàng Nhung (2007). Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng nhiều lớp. Trường Đại học công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội.

[17] Lê Thị Thu Hằng (2016). 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 – Trường Đại học công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội.

[18] Lê Quang Thiện (2019). “Đề xuất kết hợp Surf và độ đo Lipschitz với Fuzzy Logic cho vấn đề sàng lọc những vị trí nghi ngờ giả mạo của chữ ký”. Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin – Trường Đại học Thủ Dầu Một.

Một phần của tài liệu LUẬN văn THẠC sĩ NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG học sâu CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI kỳ TRÁI dứa CHÍN tại VÙNG TRỒNG dứa KHU vực MIỀN núi QUẢNG NAM – đà NẴNG (Trang 73 - 75)