KHO THƯ VIỆN 🔎

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

➤  Gửi thông báo lỗi    ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu:     WORD
Số trang:         70 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 











Nội dung chi tiết: Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập CHàPLUăN VãN THNC SĨ Ngành: Khoa hẢc máy tínhHÀ NÀI - 2021TÓM TATChuyjn dõi SẼ và SẼ hóa ván b£n dã dem l§i nh’ ng lòi ích vó cùng to lón cho các doa

nh nghiễp là cxt gi£m chi phí v”n hành, và tăng hi^u qu£ làm vPc, các quyf|t d£nh bây giì d~Òc d 'a ra nhanh chóng và chính xác hln nhi các hS thẼng b Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

áo cáo thông suỄt k:p thìi. Dỏi l§i, sÊ ròng các văn b£n báo cáo dln ph£i gi£i quyRt và Tu tr' ngày mĩt lón d®n df]n bài toán tim kiflm ngày mĩt plCc

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

t§p. Nhu c1lu giì dây không còn chc d‘ng l§i ở vi^c tim kiflm t" nĩi dung văn b£n mà còn dln tìm kiflm các dÉi cóng dÁ hÁa nh~ b£ng biju, dA thí. Các

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chậpi^n d Ẽi còng dÁ hÂa trong £nh văn b£n hi^n nay dang d“Òc huBn luy^n trên mĩt bĩ d’ li^u có di hai phlln là vị trí vã tên nhãn cia dẺi còng dÁ hÂa. Cò

ng s“c và thìi gian df gán nhãn cho các bi d li^u này là rBt lón. Do V y trong lu n văn này chúng tỏi d£ xuBt mỉt ph~lng pháp có th/ Cn d'ng bĩ d’ li^ Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

u không díly dl v£ tên nhân Cla các lOp d/ nh n d§ng các dÉi còng dA hÁa. Nh ng dóng góp chính Cla lu'“n vàn bao gAm.-D£ xuBt ph"lng pháp s° d"ng m§ng

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

nl ron tích ch'dp YOLO cho bài toán dịnh vỊ dẼi Còng dÁ hÀa vói bĩ d li^u chs bao gÁm các vị trí cia hĩp giói h§n.-D£ xuBt ph~lng pháp s° d'ng m§ng h

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập lóp h§n ch|"|--Xây d,ng và phát tri/n h^ thẺng tim ki[”|m và truy xuBt các dỄi còng dÁ hÀa trong £nh vàn b£n.Ph~lng pháp nh Mn d§ng các dỄi còng dẢ h

Âa trong £nh ván b£n d~Òc trình bày trong lu n văn dã d~Òc thc nghiêm và d§t k|”|t qu£ xBp X5 74% trên các bĩ d’ li^u ki/m th° và dánh giá. Áp d"ng cá Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

c ph~lng pháp trên vào dj xáy d,ng nên h^ thỄng tim ki["|m và truy xuBt các ván b£n t’ các dÉi còng dẢ hÂa d§t d~Òc k[”|t qu£ dí hÁi Cong d§t 93.3%.T"

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

khóa: nh^n d§ng dÊi ròng, phàn lo§ỉ hình £nh. ỚẼi ròng đÁ hẢa1ABSTRACTDigital transformation and digitization of documents have greatly benefited bus

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chậpreporting systems. In turn, the number of report documents that need to be processed and stored increases, leading to an increasingly complex search p

roblem. The need now is not just to search from the textual content but also to look for graphic objects such as tables and graphs. For visual search Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

systems to work effectively, there is a need to recognize and detect these objects. Most of the methods and models for recognizing graphic objects in-

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

text images are currently being trained on a dataset with two parts, the Io- cation and the label name of the graphical object. The effort to label th

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập of label names of classes to identify graphic objects. The main contributions of the thesis include.-We propose using a convolutional neural network

(YOLO) to locate graphic objects with a dataset that includes only the bounding box's locations.-We propose a method to use a self-supervised deep lea Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

rning network (DINO) for the feature extraction step used to classify graphic objects with a dataset with a limited number of images per class.-Buildi

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

ng and developing a system for searching and retrieving graphic objects in text images.The method of recognizing graphic objects in text images presen

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chậpm for searching and retrieving documents from graphic objects also achieved the top 3 recall results of 93.3%.Keywords: object recognition, image clas

sification, graphic object2LÕI CÉM ÀNLÌi dĩlu tiên cho tôi xin d'Óc g°i lii c£m In chân thành và sâu s*c nhBt tói TS. Nguynn Th: NgÀc Diâp ng“ìi dã h“ Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

Óng dèn và cha b£o t n tình nhBt cho tôi trong suẼt quá trình hoàn thành lu™n ván này.Tôi xin d~Òc g°i lìi c£m ìn tói toàn bĩ các thlly giáo, cô giáo

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

cia tr"ìng D§i hÀc Công Ngh2 - D§i hÀc QuẼc Gia Hà NĨi nh'ng ng~ìi dã t§0 di£u ki^n tẼt nhBt df tôi có th/ hẢc fp. nghiên c"u và hln c£ là dã truyền t

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập thi§n c£ v£ kirin th"c chuyên món và k' nàng hÀc t P nghiên c“u.CuẺi cùng và không th/ thiHu dó là lìi c£m ìn tói bÊ mp và ch: tôi và d=c biH là b§n

Dung Phùng nh’ng ng“ii dã luôn bên c§nh tôi giúp dó và ding viên cỏ vũ tinhthlìn tôi trong nh’ng lúc khó khăn nhBt.Tói xin chân thành c£m ìn!Hà NỈÍ, n Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

gày 10 tháng 10 năm 2021Sinh viênNguynn TuBn AnhLÕI CAM DOANTôi xin cam doan toàn bĩ liTn văn v£ ph"lng pháp nh n d§ng dÊi t“Ong dÀ hÁa trong £nh văn

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chập

b£n s° d'ng m§ng nl ron tích ch ”p này là do tôi th,c hiên d'Ói SJ h"Óng dỉn Cla TS. Nguynn Thị NgÀc Di^p. TBt c£ các cóng trình nghiên c“ii, bãi báo,

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Nhận dạng đối tượng đồ hoạ trong ảnh văn bản sử dụng mạng nơ ron tích chậph£o.Hà NĨÌ. ngày 10 tháng 10 năm 2021

DNI H==c QU»C GIA HÀ NÀI TRỘÕNG DNI H—c CÔNG NGHÕV -OẠIÍ JC0NGLNguynn TuBn AnhNHãN DNNG D»l Tộ—NG D« H~A TRONG ÉNH VãN BÉN s€ D-Ỉ-NG MNNG NÃ RON TÍCH

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook