Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/8945
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Phạm, Thế Phi | - |
dc.contributor.author | Lê, Duy Khương | - |
dc.date.accessioned | 2019-05-30T02:59:22Z | - |
dc.date.available | 2019-05-30T02:59:22Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.other | B1507254 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/8945 | - |
dc.description | 54 tr | vi_VN |
dc.description.abstract | Luận văn này trình bày một cách tiếp cận trong việc xác định và nhận dạng biển số xe ô tô và nhận diện khuôn mặt người với dữ liệu đầu vào là ảnh chụp từ camera. Để giải quyết vấn đề này, phải giải quyết hai vấn đề chính là nhận diện biển số xe và nhận diện khuôn mặt. Trong vấn đề nhận diện biển số xe phải giải quyết được ba bài toán riêng lẽ là : xác định vị trí biển số xe, tách ký tự và nhận dạng các ký tự. Đối với vấn đề còn lại là nhận diện khuôn mặt cũng cần giải quyết bốn bài toán là: xác định khuôn mặt, rút trích đặc trưng, huấn luyện mô hình nhận dạng và nhận dạng khuôn mặt. Phương pháp xuyên suốt được sử dụng trong nghiên cứu này để giải quyết các bài toán đặt ra là phương pháp Haar-like – Adaboost. Ngoài ra, để nâng cao hiệu quả trong việc xác định vị trí biển số xe và vị trí khuôn mặt nghiên cứu đã sử dụng thêm công cụ Integral Image giúp việc tính toán các giá trị đặc trưng Haar-like nhanh hơn. Nghiên cứu đã tiến hành thực nghiệm trên cơ sở ảnh chụp biển số đăng ký xe ô tô của Việt Nam và ảnh chụp khuôn mặt người gửi xe sau đó đưa ra đánh giá về mặt hiệu quả của phương pháp đã được sử dụng đồng thời đưa ra những hướng phát triển áp dụng nghiên cứu này. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | CÔNG NGHỆ THÔNG TIN | vi_VN |
dc.title | HỆ THỐNG GIỮ XE BẰNG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT VÀ BIỂN SỐ XE | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 5.65 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.129.22.34 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.