HUẤN LUYỆN MẠNG HỌC SÂU CHO NHẬN DẠNG TIỀN VIỆT NAM

Abstract

Trong thời đại công nghệ 4.0 hiện nay, các công nghệ tiên tiến ra đời liên tục và góp phần giúp cho cuộc sống con người ngày càng thuận tiện, phát triển hơn và các hệ thống nhận dạng là một phần không thể thiếu trong công cuộc hiện đại hóa này. Các hệ thống nhận dạng ngày nay đã đạt được nhiều thành tựu đáng nổi bật có thể kể đến như: nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đeo khẩu trang, nhận dạng chữ viết tay,… giúp cho mọi người dễ dàng hơn trong việc phân loại hay nhận dạng vật thể, đối tượng thông qua dữ liệu ảnh. Ngày nay, công nghệ hiện đại đã đóng một vai trò quan trọng trong việc nhận dạng tiền tệ trong các nền kinh tế. Một giải pháp hiệu quả để phát hiện và nhận dạng tiền giấy là điều cực kì quan trọng trong các giao dịch tự động. Do đó, tôi đề xuất đề tài “Huấn luyện mạng học sâu nhận dạng tiền Việt Nam”. Cụ thể là ứng dụng các mô hình học sâu vào đề tài nhằm trích xuất và nhận dạng đặc trưng để thực hiện phân loại hình ảnh. Luận văn này tập trung vào nhận dạng đúng tiền thật dựa trên hình thức của tờ tiền. Phương pháp đề xuất có thể áp dụng để nhận biết nhiều loại mệnh giá khác nhau. Cơ sở dữ liệu để thực hiện đào tạo các mô hình được tạo bằng các tờ tiền thật và sưu tầm từ Internet. Sau khi thu thập dữ liệu, tiến hành thực hiện xử lý dữ liệu, dữ liệu được chia thành các tập dùng để huấn luyện mô hình, thẩm định và kiểm thử. Sau quá trình huấn luyện mô hình, thu được độ chính xác trung bình của bộ phân lớp MobileNet-V2 là 0.78 và độ chính xác trung bình của bộ phân lớp VGG16 là 0.92. Công việc thực hiện của hệ thống gồm các giai đoạn, đầu tiên là xử lý hình ảnh, tiếp theo là đưa các hình ảnh vào mô hình phân loại MobileNet-V2 và VGG16 để phân loại, sau đó hiển thị kết quả phân loại ra màn hình.