M Ụ CL Ụ C
6.2.HƯỚNG PHÁT TRIỂ N
Tuy đề tài đã kiểm nghiệm thành công trên chip FPGA nhưng ở đây cũng còn nhiều vấn đề cần được phát triển thêm trước khi áp dụng thực tế như:
9 Xây dựng hệ thống camera để lấy ảnh trực tiếp từ bên ngoài đưa vào cơ sở dữ liệu
9 Xây dựng mô hình ứng với tập dữ liệu lớn hơn.
9 Thiết kế hệ thống theo kiểu nhiều CPU. Nếu được đề tài cần được thiết kế theo kiểu 1 CPU traning và 1 CPU dùng để nhận dạng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Trần Thị Điểm, Tô Đình Thi, Huỳnh Hữu Thuận, “Thực Hiện SoPC Cho Ứng Dụng Nén và Nhận Dạng Dùng Lượng Tử Hóa VecTor”, Hội Nghị Khoa Học Trường Đại Học KHTN lần 6, tháng 11 năm 2008.
Tiếng Anh
[2] Thuan Huynh, Thuong Cao, Diem Tran, Phuong Nguyen, Anh Dinh , “Designing a hardware accelerator for vector quantization as a component of a SoPC”, CCECE/CCGEI, pp.479-484, May 2008.
[3] Diem Tran, Thuong Cao, Thuan Huynh, Phuong Nguyen, “A SoPC for Vector Quantization Application”, Interational Symposium on Electrical-Electronics Engineering, Ton Duc Thang University, pp.26-30, February 2009..
[4] Diem Tran, Thi To, Phu Bui, Phuong Nguyen, “Designing a Harware Accelerator for Vector Quantization and Principal Component Analysis as a Component of SoPC”, Proceedings of the 5th Vietnamese Japanese Scientific Exchange Conference, pp.159-162, October 2009.
[5] A. Nakada, et al., “A fully Parallel Vector Quantization Processor for Real Time Motion Picture Compression”, IEEE J. Solid State Circuit, vol. 34, pp.822- 829, 1999.
[6] M. Ishikawa, K. Ogawa, T. Komoro, i. Ishii, “A CMOS Vision Chip with SIMD Processing Element Array for 1ms Image Processing”, IEEE International Solid- State Circuits Conference, pp.206-207, 1999.
[7] Kresimir Delac, Mislav Grgic, Sonja Grgic, “Independent Comparative Study of PCA, ICA, and LDA on the FERET Data Set”, International Journal of Imaging Systems and Technology, vol.15, no. 5, pp.252 – 260, 13 Apr 2006.
[8] Pentland, B. Moghaddam, T. Starner, “View-Based and Modular Eigenspaces for Face Recognition”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Seattle, Washington, USA, pp.84-91, 21-23 June 1994.
[9] M.A. Turk, A.P. Pentland, ”Face Recognition Using Eigenfaces”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Maui, Hawaii, USA, pp.586-591, 3-6 June 1991.
[10] M.S. Bartlett, J.R. Movellan, T.J. Sejnowski, “Face Recognition by Independent Component Analysis”, IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 13, No. 6, pp.1450-1464, November 2002.
[11] W. Zhao, R. Chellappa, A. Krishnaswamy, “Discriminant Analysis of Principal Components for Face Recognition”, Proc. of the 3rd IEEE International Conference on Face and Gesture Recognition, FG'98, Nara, Japan, pp.336-341, 14-16 April 1998.
[12] I.T. Jolliffe, “Principal Component Analysis”, 2nd edition, Springer, chapter 6, pp.111-147, October 1, 2002.
[13] Lindsay Ismith, “A Tutorial on Principal Components Analysis” February 26, 2002.
[14] William T. Vetterling, Brian P. Flannery, “Numerical Recipes in C++: The Art of Scientific Computing”, Chapter 11, pp.463-493, Cambridge University, Oct 7, 2009.
[15] N. Kambhatla and T.K. Leen, “Dimension Reduction by Local PCA”, Chapter 7, pp.1493-1516, 1997.
[16] URT: http://www.face-rec.org/
[17] Altera Corporation (8/2006), Stratix EP2S180 DSP Deverlopment Board, URL: http://www.altera.com/products/devkits/altera/kit-dsp-2S180.html
[18] Altera Corporation (2009), SOPC Builder volume, URT: http://www.altera.com/literature/lit-sop.jsp