Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94457
Title: | XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG MỆNH GIÁ TIỀN VIỆT NAM VỚI VGG16 |
Other Titles: | DEVELOPING A VIETNAMESE MONEY DENOMINATION RECOGNITION MODEL USING VGG16 |
Authors: | Đỗ, Thanh Nghị Võ, Trí Thức Phạm, Ngọc Trường |
Keywords: | TRUYỀN THÔNG VÀ MẠNG MÁY TÍNH |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Abstract: | Hiện nay, việc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào nhiều khía cạnh của cuộc sống và công nghiệp đã định hình một tương lai mà máy học và tự động hóa sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Cụ thể, lĩnh vực Công Nghệ Thông Tin đang tạo ra những tiến bộ đáng kể góp phần cho sự đổi mới và phát triển cho xã hội. Cùng với sự bùng nổ của Cách Mạng Công Nghiệp 4.0, AI đã trở thành trụ cột trong nhiều lĩnh vực. Việc áp dụng AI trong nhận diện giọng nói, trợ lý ảo, sinh trắc học, và thậm chí trong xe tự động, là minh chứng cho sức ảnh hưởng của nó đối với cuộc sống hàng ngày. Chẳng hạn, các hệ thống xe tự động như của Tesla đã làm thay đổi cách chúng ta hiểu về giao thông và di chuyển. Một trong những thách thức đặt ra là việc ứng dụng AI để nhận diện tiền tệ Việt Nam. Với đặc điểm đa dạng về mệnh giá, màu sắc, và hình ảnh phức tạp, việc phân biệt giữa các đồng tiền trở nên ngày càng quan trọng. Đề tài nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng mô hình máy học, đặc biệt là mô hình VGG16 CNN Classification, để nhận diện chính xác mệnh giá của các loại tiền tệ Việt Nam. Qua nỗ lực nghiên cứu này, tôi hy vọng có thể đóng góp vào việc giải quyết thách thức này và cung cấp một phương tiện hiệu quả hơn cho quá trình nhận diện tờ tiền, góp phần vào sự hiện đại hóa và tự động hóa trong hệ thống tài chính của Việt Nam. |
Description: | 46 Tr |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94457 |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 1.5 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 52.15.71.146 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.