Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94469
Nhan đề: DEVIER: TÌM KIẾM DÂN TỘC DỰA TRÊN VĂN HÓA PHI VẬT THỂ BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
Nhan đề khác: DEVIER: DETERMINING THE VIETNAMESE ETHNIC GROUP BASED HERITAGE CULTURE USING AI: CASE OF MEKONG DELTA
Tác giả: Mã, Trường Thành
Trần, Duy Tân
Từ khoá: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Năm xuất bản: 2023
Nhà xuất bản: Trường Đại Học Cần Thơ
Tóm tắt: Văn hóa phi vật thể là nét đẹp của dân tộc và của đất nước, bởi những nét đó mà ta nên giới thiệu đến các nước bạn về văn hóa cũng như bảo tồn di sản văn hóa mà còn cho khách du lịch biết về dân tộc của đất nước dựa trên văn hóa phi vật thể. Tuy nhiên việc khách du lịch đến một đất nước xa lạ và để biết được dân tộc hay văn hóa thật khó với với họ. Từ đó góc nhìn của Trí tuệ nhân tạo cũng nhuy dận thấy tính “trừu tượng” của mô học này, vì thế ý tưởng về một ứng dụng thông minh mang một hệ thống thông minh được đã được nổi lên. Từ đó Hệ thống ứng dụng “DEVIER: Tìm kiếm dân tộc dựa trên văn hóa phi vật thể văn trí tuệ nhân tạo” được đề xuất giúp giải quyết vấn đề khó khăn của khác du lịch. Hệ thống ra đời giúp khách du lịch nước ngoài nói chung và cả khác trong nước nói riêng có thể biết được dân tộc thông qua văn hóa phi vật thể. Ý tưởng chính của DEVIER là xây dựng mô hình phân loại hình ảnh dân tộc dựa trên nhưng văn hóa phi vật thể phục vụ cho việc tìm kiếm, hệ thống được xây dựng với 06 mô hình máy học trong số đó có 01 mô hình máy học về tìm bằng âm thành và 05 mô hình máy học tìm kiếm bằng hình ảnh, bao gồm: văn hóa phi vật thể Chùa, Múa, Lễ hội, Đám Cưới, Chợ nổi, dân tộc Kinh, Hoa, Chăm, Khmer, dân tộc khác, với tổng tập dữ liệu gồm 314 bài hát và 5353 ảnh. Sau thực nghiệm, tìm kiếm dân tộc bằng âm thanh mô hình phân lớp có độ chính xác cao nhất là mô hình CNN kết hợp với SVM kết quả có độ chính xác tổng thể là 88.51%. bên cạnh đó tìm kiếm dân tộc bằng hình ảnh mô hinh phân lớp có độ chính xác cao nhất đã được chọn là mô hình CNN (MobileNet) đạt kết quả có độ chính xác tổng thể với tập kiểm tra từ 88.29% đến 96.52% cho từng mô hình. Hơn thế nữa, chúng tôi còn đóng góp kết hợp ChatBot hỗ trợ bằng Google Bard AI vào hệ thống với một giải thuật hạn chế câu hỏi trong phạm vi cho phép. Cuối cùng để giúp cho việc tiếp cận giữ người dùng và hệ thống một cách dễ dàng thì chúng tôi xây dựng hệ thống với Framework Flutter giúp phát triển hệ thống thành nền tảng mobile.
Mô tả: 70 Tr
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94469
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
3.08 MBAdobe PDF
Your IP: 18.191.237.194


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.