Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/6482
Title: SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TRỪ NỀN VÀ CÁC ĐẶC TRƯNG HOG, GIST CHO BÀI TOÁN ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI NGƯỜI RA VÀO CƠ QUAN
Authors: Phạm, Nguyên Khang
Hồ, Quốc An
Keywords: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Issue Date: 2018
Publisher: Trường Đại học Cần Thơ
Abstract: Với sự phát triển bùng nổ của công nghệ thông tin, ngày càng có nhiều ứng dụng hữu ích của lĩnh vực này được đưa vào phục vụ nhu cầu đời sống của con người. Trong đó lĩnh vực camera quan sát thông minh có nhiều ứng dụng hữu ích như xe tự lái, hệ thống camera quan sát an ninh, điểm danh bằng camera, camera quan sát thống kê. Trong đó ứng dụng camera quan sát thông minh vào để giải quyết bài toán đếm và phân loại người ra vào cơ quan là vô cùng cần thiết, để đáp ứng nhu cầu của người dùng, đặc biệt là nhu cầu của các cơ quan, doanh nghiệp, cửa hàng là rất lớn. Hiện nay trên thế giới đã có rất nhiều công ty công nghệ quan tâm đến lĩnh vực này và đã xây dựng sản phẩm để phục vụ nhu cầu của người dùng. Nhưng trong đó có các sản phẩm nổi bật như: 3D People Counting System của công ty Footfallcam, V-Count 3D+ Alpha People Counter của công ty V-count, HPC008 Camera People Counter của công ty Highlight. Nhưng đa phần các sản phẩm này đòi hỏi phải có phần cứng đủ mạnh để giải quyết được vấn đề, do đó giá thành sản phẩm khá cao. Từ nhu cầu đó cần tiến hành nghiên cứu một sản phẩm phần mềm có thể đếm và phân loại người ra vào cơ quan dựa trên dữ liệu của hệ thống camera quan sát có sẵn của các cơ quan. Để làm được việc này, cần phải nghiên cứu sử dụng phương pháp trừ nền để phát hiện đối tượng chuyển động, nghiên cứu về đặc trưng HOG để phân loại người. Kèm theo đó cần nghiên cứu các kiến thức về xử lý ảnh, kiến thức thị giác máy tính, kết hợp với bộ thư viện opencv, thư viện libSVM và kỹ thuật lập trình sử dụng ngôn ngữ C++, để lập trình và phát triển ứng dụng trên nền tảng phát triển IDE Qt-Creator.
Description: 56 tr
URI: http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/6482
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
2.45 MBAdobe PDF
Your IP: 3.133.120.64


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