8.1. Kết qua đạt được Kiến thức đạt được trong quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp:
e Xây dựng được mô hình Face Recognition dé nhận điện khuôn mặt
e Xây dung được mô hình Convolutional Neural Networks (CNN) so sánh độ
tương đồng các khuôn mặt với nhiều góc độ, độ phân giải khác nhau e_ Xây dựng được mạng đồ thị bằng mô hình Graph Neural Network (GNN) dé
liên kết mối quan hệ giữa các khuôn mặt nhằm đưa ra phương pháp tìm kiếm
với khuôn mặt
e Xây dựng được mô hình Approximate Nearest Neighbors (ANN) dé so sánh
độ tương đồng của hình ảnh nhằm đưa ra phương pháp tìm kiếm các hình ảnh tương đồng về mang màu, về đôi tượng trong ảnh.
e_ Xây dựng được mô hình Res2Net, U2Net dé nhận diện sự vật đối tượng có
trong ảnh đồng thời gán nhãn chúng vào ảnh nhằm đưa ra phương pháp tìm kiếm các hình ảnh dựa vào các nhãn.
e Xây dựng được mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) dé bóc tách nội dung
văn bản người dùng từ đó đưa ra câu lệnh tìm kiếm phù hợp với yêu cầu người
dùng.
e Xây dựng được cơ sở dit liệu Elastic Search dé truy van ảnh với dữ liệu lớn.
e Xây dựng chức năng định danh chủ sở hữu bang phương pháp ân thông tin số
trong ảnh.
e Xây dựng được hệ thống Backend đề vận hành chặt chẽ.
e Xây dựng được giao diện website trực quan, thân thiện với người dùng với các
chức năng phục vụ cho quá trình xây dựng hệ thong huấn luyện mô hình, quản
lý và truy vấn ảnh.
e Triên khai trên môi trường thực với tên miên website: isphoto.ftisu.vn.
106
e Hoàn thành bài báo khoa học về chủ đề truy vấn anh bằng các mô hình máy
học. Tên bài báo: " The system analyzes, conceals information and queries images combining a diverse range of methods through machine learning
models".
Tóm lại, trong quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp, đã trau dồi thêm kiến thức
và kỹ năng về xây dựng các mô hình xử lý ảnh, phân tích kết quả, xây dựng mô hình kết hợp, tận dụng ưu điểm các mô hình dé dựng nên các chức năng truy vấn thích hợp, cải tiến mô hình, đánh giá mô hình, xây dựng chức năng hỗ trợ và xây dung website quan lý, truy van anh tạo thành một hệ thống End to End dé có thể linh hoạt
mở rộng sang các chủ đê dự báo khác.
8.2. Hạn chế
e Chuva đủ nhiều nguồn lực và thời gian đề có thể tỉnh chỉnh tat cả các tham số
trong các mô hình dé tăng độ hiệu qua, chính xác của các mô hình.
e Tập hình anh rất đa dạng, từ độ phân giải kém tới cao, có rất nhiều hình nhiễu
có thé dẫn tới quá trình xử lý có sai sé.
e Còn hạn chế về ý tưởng dé mở rộng quy mô hệ thống như là: mục tiêu đối
tượng chủ yếu hướng tới sử dụng ứng dụng còn hạn chế, các chức năng truy vấn chưa đủ phong phú.
8.3. Hướng phát triển
e = Nghiên cứu và tinh chỉnh các tham số dé cải thiện các mô hình hiện tại.
e Nghiên cứu thêm các mô hình khác nhằm so sánh độ chính xác, tốc độ với các
mô hình hiện tại.
e Nghiên cứu xử lý khôi phục, làm nét lại hình ảnh dé phuc vu cho qua trinh
huấn luyện chính xác hơn.
e = Thiết kế xây dựng hệ thống quản lý tài liệu đa dang hơn không chỉ về hình ảnh
như: văn bản, âm thanh, video, phân mêm, các tệp dữ liệu.
107
e _ Xây dựng các chức năng da dạng và hữu ích cho nhiều loại người dùng hon
như là: mạng xã hội dé người dùng chia sẻ những bức ảnh, tận dụng thêm ưu điểm của thuật toán ân thông tin số để sử dụng cho các mục đích đa dạng hơn. kết hợp hệ thống Blockchain cụ thể là ứng dụng Non-Fungible Token (NET)
dé chứng nhận độc quyền sở hữu ảnh.
108