Luận Án Tiến Sĩ Phát Hiện Và Nhận Dạng Đối Tượng 3-D Hỗ Trợ Sinh Hoạt Của Người Khiếm Thị

Phát Hiện Và Nhận Dạng Đối Tượng 3-D Hỗ Trợ Sinh Hoạt Của Người Khiếm Thị - 3-D Object Detection And Recognition Assisting Visually Impaired People In Daily Activities​

Đề xuất mới một bộ ước lượng bền vững được gọi là GCSAC (Geometrical Constraints Sample Consensus) cho việc ước lượng các cấu trúc hình học cơ bản từ dữ liệu đám mây điểm của đối tượng. GCSAC sử dụng các ràng buộc hình học để lựa chọn các mẫu có chủ đích (mẫu tốt) từ tập dữ liệu đám mây điểm cho bởi cảm biến Kinect. Ngoài ra, GCSAC còn sử dụng các ràng buộc của ngữ cảnh để xác nhận và nâng cao kết quả ước lượng các mô hình của đối tượng.
Đề xuất một nghiên cứu so sánh dựa trên ba hướng tiếp cận khác nhau cho việc phát hiện các đối tượng 3-D trong khung cảnh phức tạp. Từ các kết quả của nghiên cứu này, phương thức tốt nhất được lựa chọn là sự kết hợp của kỹ thuật học sâu (deep learning) và bộ ước lượng bền vững đã đề xuất GCSAC. Phương thức này phát huy các ưu điểm của việc phát hiện đối tượng sử dụng mạng nơ-ron trên ảnh RGB và thuật toán đề xuất GCSAC để ước lượng mô hình đầy đủ của đối tượng được truy vấn.

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Người hướng dẫn khoa học: TS. Vũ Hải, PGS. TS. Nguyễn Thị Thủy
• Tác giả: Lê Văn Hùng
• Số trang: 159
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh
• Đại học Bách khoa Hà Nội 2018

Link Download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=32261
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1