Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/125546
Title: WEBSITE BÁN QUẦN ÁO TÍCH HỢP TÌM KIẾM BẰNG HÌNH ẢNH VỚI RESNET 50
Other Titles: DEVELOPING A CLOTHING ECOMMERCE WEBSITE WITH IMAGE RETRIEVAL USING RESNET-50
Authors: Trần, Nguyễn Minh Thư
Phạm, Lan Anh
Keywords: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Issue Date: 2025
Publisher: Trường Đại Học Cần Thơ
Abstract: Trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ hiện nay, nhu cầu mua sắm trực tuyến ngày càng trở nên phổ biến và thuận tiện đối với mọi người. Đặc biệt trong lĩnh vực thời trang, việc mua quần áo thông qua các website thương mại điện tử giúp người dùng tiết kiệm thời gian và dễ dàng tiếp cận nhiều mẫu mã đa dạng. Tuy nhiên, các website hiện nay phần lớn vẫn chỉ hỗ trợ tìm kiếm bằng từ khóa, khiến việc tìm đúng sản phẩm theo nhu cầu trở nên khó khăn, nhất là khi người dùng không biết chính xác tên kiểu dáng hoặc loại trang phục. Website bán quần áo tích hợp chức năng tìm kiếm bằng hình ảnh giúp người dùng chỉ cần tải lên một tấm ảnh để hệ thống tự động gợi ý các sản phẩm tương tự, nâng cao trải nghiệm mua sắm và tính thuận tiện. Website vẫn có các chức năng cơ bản như: tìm kiếm sản phẩm bằng từ khóa, tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh, xem chi tiết sản phẩm, thêm vào giỏ hàng và đặt mua. Bên cạnh đó, hệ thống còn hỗ trợ nhà quản lý với các chức năng như quản lý sản phẩm, quản lý danh mục sản phẩm, quản lý tài khoản, quản lý đơn hàng. Chức năng tìm kiếm bằng hình ảnh được xây dựng dựa trên mô hình ResNet50, được sử dụng để trích xuất đặc trưng hình ảnh và phân loại các loại quần áo. Bộ dữ liệu huấn luyện gồm 6 loại trang phục với tổng cộng 1500 ảnh, mỗi lớp 250 ảnh. Mô hình đạt độ chính xác trên 90% trong việc phân loại hình ảnh sản phẩm, đảm bảo khả năng gợi ý và tìm kiếm sản phẩm hiệu quả.
Description: 49 Tr
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/125546
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
2.01 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.55


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.