Tóm tắt luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây, có tương tác với người sử dụng

Luận án hướng đến xây dựng các phương pháp hiệu quả cho phép nâng cao độ chính xác của nhận dạng cây dựa vào hình ảnh; ứng dụng của các kết quả nghiên cứu trong việc quảng bá thông tin của một tập các loài cây tương đối đặc thù: cây thuốc Việt Nam thông qua việc phát triển chức năng tìm kiếm dựa trên hình ảnh trong hệ thống tra cứu cây thuốc Việt Nam VnMed.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây, có tương tác với người sử dụng BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN THỊ THANH NHÀN NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN CÁC PHƯƠNGPHÁP NHẬN DẠNG CÂY DỰA TRÊN NHIỀU ẢNHBỘ PHẬN CỦA CÂY, CÓ TƯƠNG TÁC VỚI NGƯỜI SỬ DỤNG Ngành: Khoa học máy tính Mã số: 9480101 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà Nội −2020 Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS. TS. Lê Thị Lan 2. PGS. TS. Hoàng Văn Sâm Phản biện 1: PGS. TS. Nguyễn Thị Thủy Phản biện 2: PGS. TS. Trần Quang Bảo Phản biện 3: PGS. TS. Phạm Văn Cường Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội: Vào hồi giờ, ngày tháng nămCó thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam GIỚI THIỆUĐộng cơ Thực vật có một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái. Ngày nay, sự đa dạng củahệ sinh thái nói chung và hệ thực vật nói riêng đang đứng trước nguy cơ bị suy giảmdo sự khai thác không hợp lý của con người. Nhiều giải pháp đã được đề xuất nhằmbảo vệ đa dạng sinh học của hệ thực vật trong đó việc nâng cao hiểu biết của ngườidân là được đánh giá là một trong những giải pháp hữu hiệu trong đó tên của thựcvật là chìa khóa quan trọng cho phép truy nhập đến các thông tin khác. Tuy nhiên, sốcây mà một người bình thường có khả năng nhận biết thường rất thấp so với số lượngcây có trong hệ thực vật. Sự phát triển và phổ dụng của các thiết bị thu nhận và lưu trữ như máy ảnh, điệnthoại cho phép xây dựng được một cơ sở dữ liệu hình ảnh lớn về các loài cây trong hệthực vật. Cùng với đó, các tiến bộ trong các kỹ thuật xử lý hình ảnh và nhận dạngcho phép thực tiễn hóa ước mơ xây dựng các hệ thống nhận dạng cây tự động. Trong những năm vừa qua, các nghiên cứu về nhận dạng cây dựa trên hình ảnhcủa cây đã nhận được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu liên lĩnh vực: thị giác máytính, học máy và thực vật học. Nhiều cải tiến đáng kể về chất lượng nhận dạng đãđược ghi nhận [4]. Một số hệ thống nhận dạng và tìm kiếm cây cũng đã được triểnkhai trên thực tế. Tuy vậy, nhận dạng cây hiện vẫn chưa được sử dụng rộng rãi do hai hạn chế chính.Hạn chế thứ nhất là số loài cây có thể nhận dạng được vẫn còn rất thấp so với số lượngcây có trong hệ thực vật. Cơ sở dữ liệu hình ảnh cây lớn nhất là LifeCLEF 2017 với10,000 loài cây [2]) so với số lượng hơn 400,000 loài cây tồn tại trên trái đất [3]). Hạnchế thứ hai là độ chính xác của nhận dạng cây tự động vẫn còn thấp đặc biệt là khilàm việc trên dữ liệu đa dạng với số lớp lớn.Mục tiêu Luận án NCS hướng đến xây dựng các phương pháp hiệu quả cho phép nâng caođộ chính xác của nhận dạng cây dựa vào hình ảnh. Để đạt được mục tiêu này, trước tiên luận án tập trung vào cải thiện độ chính xáccủa nhận dạng cây dựa trên ảnh của một bộ phận. Có nhiều bộ phận trên cây có thểđược dùng để xác định cây. Tuy nhiên, trong các bộ phận khác nhau của cây, lá là bộphận được lựa chọn nhiều nhất. Các nghiên cứu trước đó thường dựa trên giả thuyếtlà lá được chụp trên nền đồng nhất. Giả thuyết này thường không thỏa mãn trong cácđiều kiện làm việc thực tế, do đó trong luận án này, chúng tôi tập trung nghiên cứu và 1phát triển phương pháp nhận dạng lá trên nền phức tạp. Thứ hai, xuất phát từ quan sát là việc sử dụng hình ảnh của một bộ phận đểnhận dạng không phải lúc nào cũng phù hợp. Nhiều cây rất dễ bị nhận nhầm nếu sửdụng lá nhưng lại có khả năng phân biệt rất cao nếu dựa trên hoa. Nhận dạng cây dựatrên nhiều bộ phận có thể được mô hình hóa thành bài toán kết hợp muộn: các kếtquả của nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận có thể được xác định dựa trên kếtquả nhận dạng đơn bộ phận qua các chiến lược kết hợp. Do đó, mục tiêu thứ hai củaluận án là đề xuất các phương pháp kết hợp hiệu quả cho bài toán nhận dạng cây dựatrên các bộ phận. Mục tiêu cuối cùng của luận án liên quan đến ứng dụng của các kết quả nghiêncứu trong việc quảng bá thông tin của một tập các loài cây tương đối đặc thù: câythuốc Việt Nam thông qua việc phát triển chức năng tìm kiếm dựa trên hình ảnh tronghệ thống tra cứu cây thuốc Việt Nam VnMed. Các mục tiêu của luận án được tóm tắtlại như sau: ˆ Phát triển phương pháp nhận dạng cây dựa trên ảnh lá với nền phức tạp; ˆ Đề xuất kỹ thuật kết hợp cho nhận dạng cây dựa trên nhiều bộ phận; ˆ Phát triển chức năng tìm kiếm cây dựa trên hình ảnh tích hợp trong ứng dụng ...