Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/110923
Nhan đề: | ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÂN LOẠI NGHỆ THUẬT SÂN KHẤU TRUYỀN THỐNG VIỆT NAM |
Nhan đề khác: | USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO CLASSIFY TRADITIONAL VIETNAMESE PERFORMING ARTS |
Tác giả: | Huỳnh, Gia Khương Nguyễn, Quốc Vinh |
Từ khoá: | KHOA HỌC MÁY TÍNH |
Năm xuất bản: | 2024 |
Nhà xuất bản: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Tóm tắt: | Đề tài tập trung phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo nhằm nhận diện và phân loại các loại hình nghệ thuật sân khấu truyền thống Việt Nam, bao gồm Cải lương, Chèo, Tuồng, Ca trù, Hát chầu văn, Hát xoan, Múa rối nước và Xẩm. Hệ thống được thiết kế với mục tiêu không chỉ phân loại chính xác loại hình nghệ thuật từ hình ảnh đầu vào mà còn cung cấp thông tin văn hóa chi tiết, góp phần bảo tồn và quảng bá giá trị nghệ thuật truyền thống. Quá trình xây dựng hệ thống bao gồm các giai đoạn chính: thu thập, tổ chức và tiền xử lý hình ảnh để tạo tập dữ liệu đại diện; huấn luyện mô hình sử dụng MobileNet để trích xuất đặc trưng và FAISS để phân loại dựa trên tìm kiếm vector; tích hợp thông tin chi tiết thông qua kiến trúc RAG (Retrieval-Augmented Generation) kết hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT hoặc Claude AI; và phát triển giao diện thân thiện giúp người dùng dễ dàng tải lên hình ảnh và nhận kết quả cùng thông tin liên quan. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao, đặc biệt đối với các loại hình có đặc trưng thị giác rõ nét, mặc dù vẫn cần cải thiện trong việc xử lý các loại hình tương đồng hoặc hình ảnh đầu vào chất lượng thấp. Trong tương lai, hệ thống có thể được phát triển thêm bằng cách mở rộng tập dữ liệu để tăng tính đa dạng, tích hợp công nghệ tiên tiến như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời hỗ trợ đa ngôn ngữ nhằm nâng cao khả năng ứng dụng thực tế và mở rộng phạm vi tiếp cận quốc tế. |
Mô tả: | 50 Tr |
Định danh: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/110923 |
Bộ sưu tập: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
---|---|---|---|---|
_file_ Giới hạn truy cập | 1.7 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.188.63.107 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.