HUMAN DETECTION
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: HUMAN DETECTION
HUMAN DETECTION
1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeep HUMAN DETECTION p Neural NetworksRMPEregional multi-person pose estimationPAFsPart Affinity FieldNNneural networkDLDeep LearningMLMachine LearningOKSObject Keypoint SimilarityAPAverage precisionR-CNNRegion with CNN featureSSDSingle Seed Descent3LỜI MỞ ĐÂUDeep Learning là một kỳ thuật dựa trên một sổ ý tướng tù’ nào HUMAN DETECTION bộ tới việc tiếp thu nhiêu tâng biêu đạt, cá cụ thê lần trừu tượng, qua đó làm rò nghía cúa các loại dừ liệu. Deep Learning dưực ứng dụng trong nhậnHUMAN DETECTION
diện hình ành, nhận diện giọng nói, xứ lý ngôn ngừ tự nhiênHiện nay rất nhiêu các bài toán nhận dạng sứ dụng deep learning đê giái quyết do deep learn1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeep HUMAN DETECTION lóp truyền thống.Những năm gần dây, ta dà chứng kiên được nhiêu thành tựu vượt bậc trong ngành Thị giác máy lính (Computer Vision). Các hệ thõng xừ lý ành lớn như Facebook, Google hay Amazon đà đưa vào sán phẩm của mình nhừng chức năng thông minh như nhận diện khuôn mặt người dùng, phát triển xe hơi HUMAN DETECTION tự lái hay drone giao hàng tự động.Nhận dạng hành vi là một trong những bài toán mới giúp cho chúng ta xây dựng được những hệ thống thông minh với độHUMAN DETECTION
chính xác cao được sử dụng trong dời sông hằng ngày. Trong luận văn cao học này, em di vào nghiên cửu về mạng neural cùng như mạng Convolution (tích 1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeep HUMAN DETECTION GHỆ xử LÝ ÁNH1.1GIỚI THIỆU VÈ HỆ THÕNG xử LÝ ẢNHXử lý ảnh là một lình vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mói mẽ so với nhiêu ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triên của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng HUMAN DETECTION cho nó.Xử lý ảnh được đưa vào giáng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục năm nay. Nó là môn học liên quan đến nhiêu lình vực và cân nhiêu kiên thứcHUMAN DETECTION
cơ sờ khác. Đầu tiên phài kê đến Xử lý tín hiệu sô là một môn học hẽt sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm vê tích chập, các biên đổi F1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeep HUMAN DETECTION tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cùng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ành.Các phương pháp xứ lý ánh bắt đâu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân lích ảnh. ứng dụng đâu tiên được biếc đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đên New Yo HUMAN DETECTION rk từ những năm 1920. Vân đề nâng cao chât lượng ành có liên quan tới phân bõ mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phátHUMAN DETECTION
triêh vào khoảng những năm 1955. Điêu này có thế giài (hích được vì sau thê chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điêu kiện cho quá (rình xứ l1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeep HUMAN DETECTION biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chãt lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện5đại và cải tiến, các công cụ nén ánh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiêu kẽt quà khả qu HUMAN DETECTION an.Đê dẻ tưởng tượng, xét các bước cân thiết trong xử lý ành. Đâu tiên, ành tự nhiên tù’ thế gió’i ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như CamerHUMAN DETECTION
a, máy chụp ành). Trước đây, ành thu qua Camera là các ành tương tự (loại Camera õng kiêu CCIR). Gân đây, với sự phát triền của công nghệ, ành màu hoặ1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeep HUMAN DETECTION gần gùi). Mặt khác, ành cũng có thẽ tiẽp nhận từ vệ tinh; có thế quét từ ảnh chụp băng máy quét ành. Hình 1.1 dưới đây mô tà các bước co’ bản (rong xử lý ánh.Hình 1.1 Các bước cơ bàn trong xừ lý ánh HUMAN DETECTION 1MỤC LỤC2DANH MỤC CHỨ VIẾT TẢTCNNconvolutional neural networkCGAColor Graphic AdaptorOpenCVOpen Source Computer VisionMLPMulti Layer PerceptronDNNDeepGọi ngay
Chat zalo
Facebook