Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu và phát triển phương pháp trích chọn đặc trưng dựa trên học sâu trong tái định danh người

Mục đích nghiên cứu của đề tài "Nghiên cứu và phát triển phương pháp trích chọn đặc trưng dựa trên học sâu trong tái định danh người" là nghiên cứu, đề xuất phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh hiệu quả cho tái định danh người dựa trên học sâu. Ngoài ra, nhằm hướng tới các ứng dụng có thể dễ dàng triển khai trong nhiều điều kiện thực tế, mục tiêu nghiên cứu có thể được mở rộng hơn bao gồm nén mạng hướng tới triển khai trên các thiết bị phần cứng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu và phát triển phương pháp trích chọn đặc trưng dựa trên học sâu trong tái định danh người BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Hồng Quân NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁPTRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG DỰA TRÊN HỌC SÂU TRONG TÁI DỊNH DANH NGƯỜI Ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9520203 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội −2024 Công trình này được hoàn thành tại: Đại học Bách Khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. Võ Lê Cường 2. TS. Nguyễn Vũ Thắng Phản biện 1: PGS.TS. Trần Đức Tân Phản biện 2: PGS.TS. Phạm Văn Cường Phản biện 3: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi 08 giờ 30 phút, ngày 05 tháng 01 năm 2024Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Đại học Bách khoa Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết Các bài toán cơ bản của lĩnh vực thị giác máy tính như: phát hiện, theo vết đối tượngtrên ảnh, phân lớp ảnh,... đều phải đối mặt với vấn đề trích chọn đặc trưng ảnh. Chất lượngđặc trưng ảnh có tính chất quyết định đến kết quả của bài toán. Do đó trích chọn đặc trưngcủa ảnh/video luôn được sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học. Bên cạnh đó, sự pháttriển của học sâu đã giải quyết được nhiều hạn chế của các phương pháp trích chọn đặc trưngthủ công và mang lại những kết quả đáng kể. Trích chọn đặc trưng ảnh dựa trên các mạnghọc sâu ngày càng phổ biến với nhiều sự lựa chọn khác nhau. Tuy nhiên, khi xét ở những ngữcảnh ràng buộc nhất định như hình dạng, kích thước đối tượng trong ảnh, số lượng thể hiện(ảnh) của một đối tượng, ... thì vấn đề này vẫn còn nhiều thách thức cần có lời giải. Do đó,luận án này tập chung đề xuất các phương pháp trích trọn đặc trưng học sâu nhằm nâng caochất lượng cho mô hình tái định danh người sử dụng hình ảnh thu nhận từ các camera giámsát. Ngoài ra, nhằm mục đích tận dụng các ưu thế về mặt tốc độ và tiết kiệm năng lượng sovới các bộ xử lý đồ họa chuyên dụng (GPU), luận án cũng tập trung nghiên cứu và đề xuấtmột phương pháp nén mạng học sâu nhằm đạt được các mô hình phù hợp cho việc triển khaichúng trên các thiết bị phần cứng bị giới hạn nhiều về mặt tài nguyên. như mạch tích hợpFPGA.2. Mục tiêu nghiên cứu− Nghiên cứu, đề xuất phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh hiệu quả cho tái định danh người dựa trên học sâu. Ngoài ra, nhằm hướng tới các ứng dụng có thể dễ dàng triển khai trong nhiều điều kiện thực tế, mục tiêu nghiên cứu có thể được mở rộng hơn bao gồm nén mạng hướng tới triển khai trên các thiết bị phần cứng− Cải tiến mô hình tái định danh người, trong đó dựa trên các kiến trúc mạng học sâu Nơ-ron hồi quy để tổng hợp đặc trưng mức chuỗi ảnh (video).3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu và những thách thức Với các mục tiêu được đặc ra như trên, đối tượng nghiên cứu của luận án được xác địnhcác hình ảnh, chuỗi hình ảnh người thu nhận được từ camera giám sát. Do thị giác máy tính là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều bài toán thách thức, nên cácnghiên cứu của luấn án giới hạn chủ yếu trong khuôn khổ bài toán tái định danh cho ngườiđi bộ và một số bài toán liên quan khác như: Phát hiện và theo vết đối tượng. Trong đó tậpchung vào trích chọn đặc trưng ảnh/video.4. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp thu thập, phân tích và tổng kết kinh nghiệm: Tìm hiểu và thu thập số liệucác công trình nghiên cứu liên quan. Từ đó, tiến hành phân tích để tìm ra ưu và nhược điểmcủa từng phương pháp làm căn cứ đề xuất các cái tiến phù hợp 1 Phương pháp quan sát: Quan sát đối tượng nghiên cứu từ đó tìm ra các đặc điểm chungTừ đó kết hợp với kết quả tìm hiểu phương pháp trích chọn đặc trưng dựa trên học sâu đềxuất một phương pháp trích chọn đặc trưng hiệu quả cho bài toán tái định danh Phương pháp mô phỏng và thực nghiệm: Tiến hành các thực nghiệm trên các cơ sở dữliệu dùng chung. So sánh với các kết quả nghiên cứu trước. Từ đó rút ra kết luận.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Luận án hướng tới cải tiến và phát triển mô hình học sâu cho việc trích chọn đặc trưngảnh/video một cách hiệu quả hơn cho tái định danh người. Rõ ràng trích chọn đặc trưng làvấn đề nghiên cứu quan trọng bởi nó quyết định trực tiếp đến chất lượng của bất kỳ mô hìnhhọc máy nào không chỉ dừng lại ở bài toán tái định danh người. Kết quả nghiên cứu thu đượccó thể làm nền tảng cho các nghiên cứu khác nhằm nâng cao chất lượng mô hình cho các bàitoán khác trong thị giác máy tính. Bên cạnh đó, tái định danh người là một bài toán phổ biếnvà có tính ứng dụng cao. Tái định danh nhằm xác định lại một người khi người đó được quansát bởi các camera giám sát khác nhau. Trong bài toán này, đối tượng quan tâm là hình ảnhngười được thu nhận bởi các camera giám sát khác nhau. Thành công thu được từ các kếtquả nghiên cứu cho bài toán tái định danh có thể được áp dụng trong các hệ thống tìm kiếmngười dựa trên hình ảnh thu nhận được từ camera giám sát trên thực tế. Ngoài ra, việc nghiêncứu, thử nghiệm các phương pháp nén mạng cũng mang lại ý nghĩa rất quan trọng. Nhờ đócó thể triển khai các kiến trúc mạng học sâu trên các thiết bị phần cứng có tài nguyên hạnchế. Từ các phân tích trên chứng tỏ luận án có ý nghĩa về mặt khoa học và thực tiễn.6. Các đóng góp− Đề xuất cải tiến mạng trích chọn đặc trưng học sâu cho phép khai thác thông tin cục bộ của ảnh người nhằm nâng cao chất lượng đặc trưng ảnh trong bài toán tái định danh người sử dụng hình ảnh từ mạng camera giám sát. Cụ thể luận án đã thực hiện cải tiến mạng R ...