Bài tốn nhận dạng đối tượng có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau. Đó chính là lý do mà bài tốn này rất hấp dẫn với nhiều nhóm nguyên cứu trong thời gian dài. Các ứng dụng liên quan đến nhận dạng đối tượng có thể kể ra như:
29 – Hệ thống phát hiện tội phạm: Camera được đặt tại một số điểm công cộng như: siêu thị, nhà sách, trạm xe buýt, sân bay,... Khi phát hiện được sự xuất hiện của các đối tượng là tội phạm, hệ thống sẽ gởi thông điệp về trung tâm xử lý.
– Hệ thống theo dõi nhân sự trong một đơn vị: Giám sát giờ ra vào của từng nhân viên và chấm công.
– Hệ thống giao tiếp người máy: Thay thế việc tương tác giữa người và máy theo những cách truyền thống như: bàn phím, chuột,... Thay vào đó là sử dụng giao tiếp trực quan như: Biểu cảm khuôn mặt, dấu hiệu, cử chỉ bằng tay,...
– Các hệ thống bảo mật dựa trên thông tin sinh trắc học: Mặt người, vân tay,... Thay vì xác nhận mật khẩu, khóa,...
– Cơng nghệ nhận dạng quản lý giao thơng quản lý hình ảnh của xe và biển số xe thay đổi (không khớp với dữ liệu), giám sát bãi đỗ xe, phương tiện giao thông tại các khu vực nhạy cảm như sân bay, bến cảng.[1]
2.3.2. Kiến trúc của một hệ thống nhận dạng đối tượng
Một hệ thống nhận dạng đối tượng thông thường xử lý bốn bước sau: – Thu nhận tín hiệu và tiền xử lý.
– Trích xuất đặc trưng. – Phát hiện đối tượng. – Phân lớp đối tượng.
Ảnh đầu vào được thu nhận và được qua công đoạn tiền xử lý nhằm tăng độ chính xác cho hệ thống. Các ảnh sau đó được trích chọn đặc trưng để tạo ra các vectơ đặc trưng trong bước rút trích đặc trưng. Những vectơ đặc trưng này sẽ là dữ liệu đầu vào cho một mơ hình đã được huấn luyện trước. Phát hiện đối tượng là bước dị tìm và định vị những vị trí đối tượng xuất hiện trong ảnh hoặc trên chuỗi ảnh của video. Những đối tượng thu được qua bước phát hiện sẽ tiếp tục được phân lớp thành từng lớp riêng biệt để nhận dạng.[1]
30