Thị giác máy tính là gì? Các công bố khoa học về Thị giác máy tính

Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy tính liên quan đến việc phát triển các hệ thống và chương trình máy tính để giúp máy tín...

Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy tính liên quan đến việc phát triển các hệ thống và chương trình máy tính để giúp máy tính nhận diện và hiểu các hình ảnh và video tương tự như con người. Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán và kỹ thuật như: xử lý ảnh, mạng neural nhân tạo, khai phá dữ liệu và học máy để phân tích và rút trích thông tin từ hình ảnh, nhận dạng đối tượng, phát hiện hình ảnh, theo dõi vật thể và các tác vụ khác liên quan đến thị giác. Ứng dụng của thị giác máy tính có thể thấy trong các lĩnh vực như xe tự hành, nhận dạng khuôn mặt, quét mã vạch, chẩn đoán y tế và công nghiệp sản xuất.
Thị giác máy tính sử dụng các phương pháp và công nghệ để xử lý, phân tích và nhận diện hình ảnh và video. Dưới đây là một số khái niệm chính trong lĩnh vực này:

1. Xử lý ảnh: Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán để biến đổi và xử lý các hình ảnh kỹ thuật số. Các công cụ xử lý ảnh bao gồm lọc, biến đổi hình học, biến đổi màu sắc và phân đoạn ảnh.

2. Nhận dạng đối tượng: Một trong những nhiệm vụ quan trọng của thị giác máy tính là nhận dạng đối tượng trong hình ảnh. Các thuật toán và mô hình học máy được sử dụng để tìm kiếm và phân loại các đối tượng như người, xe hơi, động vật, vật thể, v.v.

3. Phát hiện hình ảnh: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phát hiện vị trí và tự động xác định các đối tượng trong hình ảnh. Các phương pháp như phát hiện ranh giới, phát hiện biên, phát hiện điểm đặc trưng và phát hiện các hình dạng có thể được áp dụng.

4. Theo dõi vật thể: Thị giác máy tính có thể theo dõi vật thể theo thời gian trong các video hoặc chuỗi hình ảnh. Các thuật toán theo dõi đối tượng sử dụng các thông tin về vị trí, hướng, đặc điểm và sự thay đổi của vật thể trong các khung hình liên tiếp.

5. Khai phá dữ liệu: Thị giác máy tính có thể khai thác thông tin từ tập dữ liệu hình ảnh và video để tạo ra kiến thức và hiểu biết. Các phương pháp khai phá dữ liệu bao gồm phân tích vùng, phân loại, nhận dạng mẫu và học máy.

Ứng dụng của thị giác máy tính rất đa dạng và có thể thấy trong nhiều lĩnh vực như giao thông vận tải (xe tự lái), kho bãi tự động, nhận dạng khuôn mặt, chẩn đoán y tế, kiểm tra chất lượng sản phẩm trong công nghiệp sản xuất, ứng dụng an ninh và quản lý, và nhiều lĩnh vực khác.

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề thị giác máy tính:

Phương pháp khử sương cho hình ảnh đơn dựa trên mô hình lặp số và DehazeNet Dịch bởi AI
PLoS ONE - Tập 16 Số 7 - Trang e0254664
Là một trong những hiện tượng thời tiết bất lợi phổ biến nhất, hiện tượng sương mù đã gây ra tác động tiêu cực đến nhiều hệ thống thị giác máy tính. Để loại bỏ ảnh hưởng của sương, trong lĩnh vực xử lý ảnh, việc khử sương đã được nghiên cứu một cách chuyên sâu và nhiều thuật toán khử sương tiên tiến đã được đề xuất. Các phương pháp dựa trên mô hình vật lý và các phương pháp học sâu là hai...... hiện toàn bộ
#khử sương #thị giác máy tính #xử lý ảnh #mô hình vật lý #học sâu #ánh sáng khí quyển #truyền dẫn #DehazeNet
Phát hiện drone nhiều kích thước sử dụng mạng YOLOv5
Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự - Số 80 - Trang 142-148 - 2022
Ngày nay, máy bay không người lái được sử dụng rộng rãi với nhiều mục đích khác nhau. Với công nghệ ngày càng hiện đại, được trang bị nhiều chức năng cao cấp, linh hoạt với thiết kế nhỏ gọn mà giá thành lại không quá đắt. Drone được sử dụng trong nhiều lĩnh vực với nhiều mục đích khác nhau, đặc biệt là trong lĩnh vực quân sự, các thế lực thù địch sử dụng nó để thăm dò địa hình, mang vật liệu nổ tr...... hiện toàn bộ
#Phát hiện máy bay không người lái; Thị giác máy tính; Yolov5; Mạng nơron phức tạp; IoU.
Hệ thống theo dõi và báo động nhịp thở dựa trên thị giác máy tính
Journal of Technical Education Science - Tập 18 Số 4 - Trang 26-35 - 2023
Breathing rate is one of the most important vital signals for monitoring health status and reflecting conditions of dangerous diseases. Previous contactless breath monitoring methods were more convenient than contact methods, but they were not suitable for the actual sleeping environment because of the narrow field of vision (FoV). This study proposed a breathing rate monitoring strategy using a m...... hiện toàn bộ
#Computer vision-based #breathing rate detection #sleep apnea #optical flow #Principal component analysis
Ứng dụng mô hình học sâu thích ứng trong bài toán phát hiện phương tiện giao thông
Tạp chí điện tử Khoa học và Công nghệ Giao thông - - Trang 38-46 - 2023
Phân tích hình ảnh để phát hiện phương tiện giao thông là một bài toán trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bài toán này có nhiều ứng dụng hữu ích trong các hệ thống xe tự hành, quản lý giao thông và đo lưu lượng xe tại các địa điểm, các tuyến đường quan trọng. Có nhiều cách tiếp cận để giải quyết bài toán này như biểu diễn đường viền, trích chọn đặc trưng, học máy, mạng học sâu. Trong bài báo này, t...... hiện toàn bộ
#Phát hiện phương tiện giao thông #mạng học sâu #học thích ứng #thị giác máy tính
Hệ thống theo dõi và báo động nhịp thở dựa trên thị giác máy tính
Journal of Technical Education Science - Số 78B - Trang 26-35 - 2023
Breathing rate is one of the most important vital signals for monitoring health status and reflecting conditions of dangerous diseases. Previous contactless breath monitoring methods were more convenient than contact methods, but they were not suitable for the actual sleeping environment because of the narrow field of vision (FoV). This study proposed a breathing rate monitoring strategy using a m...... hiện toàn bộ
#Computer vision-based #breathing rate detection #sleep apnea #optical flow #Principal component analysis
Quy hoạch quỹ đạo cho Robot di động dựa trên thị giác máy tính
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - Trang 59-63 - 2014
Bài báo giới thiệu thuật toán quy hoạch quỹ đạo cho robot di động hoạt động trong nhà dựa trên thị giác máy tính. Thuật toán được xây dựng nhằm giải quyết những vấn đề cơ bản mà robot gặp phải trong quá trình di chuyển bao gồm định hướng, định vị trí, tránh vật cản và các bài toán nhận dạng như nhận dạng điểm mốc, cửa và vật thể đích. Các thuật toán xử lý ảnh được hỗ trợ bằng các hàm từ thư viện O...... hiện toàn bộ
#OpenCV #Player/Stage #robot di động #thị giác máy tính #quy hoạch quỹ đạo
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG GÓC NHÌN DỰA TRÊN ĐIỂM 3D ĐẶC TRƯNG KHUÔN MẶT VÀ ỨNG DỤNG GIÁM SÁT THI TRỰC TUYẾN
Tạp chí khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội - - Trang 1 - 2023
Ước lượng góc nhìn khuôn mặt (HPE) là một bài toán phức tạp đòi hỏi sự kết hợp giữa xử lý hình ảnh, thị giác máy tính và kỹ thuật học máy với các phương pháp hiện nay dựa trên mạng nơron tích chập (CNN) để xác định ánh xạ giữa không gian ảnh 2D và mô hình 3D khuôn mặt và xác định các góc nhìn. HPE được ứng dụng trong nhiều vấn đề thực tiễn và có ý nghĩa cao như các giám sát an ninh, phát hiện sự t...... hiện toàn bộ
#Giám sát thi trực tuyến #thị giác máy tính #mạng nơron tích chập #hồi quy rừng ngẫu nhiên
Ma trận cơ bản: Lý thuyết, thuật toán và phân tích độ ổn định Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 17 - Trang 43-75 - 1996
Trong bài báo này, chúng tôi phân tích chi tiết hình học của một cặp camera, tức là một thiết lập stereo. Trái ngược với những gì đã được thực hiện trong quá khứ và vẫn đang được sử dụng hiện nay, chẳng hạn như trong phân tích stereo hoặc chuyển động, chúng tôi không giả định rằng các tham số nội tại của các camera là đã biết (tọa độ của các điểm chính, tỷ lệ pixel và tiêu cự). Điều này quan trọng...... hiện toàn bộ
#ma trận cơ bản #hình học stereo #ước lượng #thị giác máy tính ba chiều #ổn định
Độ chính xác nhận dạng trong mô hình Faster R-CNN khi có nhiễu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - Trang 6-10 - 2019
Thuật toán Faster R-CNN được đánh giá là mô hình nhận dạng khá tốt về độ chính xác và tốc độ phát hiện. Đã có nhiều nghiên cứu đánh giá về độ chính xác mô hình này với các mô hình khác. Tuy nhiên, các kết quả đó được thực hiện với ảnh đưa vào nhận dạng không bị nhiễu. Nghiên cứu này để đánh giá về độ chính xác của mô hình ở trạng thái bình thường và nhiễu. Để thực hiện việc này, tác giả đã huấn lu...... hiện toàn bộ
#deep learning #Trí tuệ nhân tạo #thị giác máy tính #nhận dạng đối tượng #xử lý ảnh
Một phương pháp chính xác để tạo mô tả hình ảnh cho người mù bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nguyên tử tích cực mở rộng Dịch bởi AI
Multimedia Tools and Applications - - 2022
Gần đây, sự tiến bộ trong lĩnh vực hiểu hình ảnh và AIC (Tự động sinh mô tả hình ảnh) đã thu hút nhiều nghiên cứu viên sử dụng các mô hình AI (Trí tuệ nhân tạo) nhằm hỗ trợ người mù. AIC tích hợp nguyên lý của cả thị giác máy tính và NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để tạo ra các mô tả ngôn ngữ tự động liên quan đến hình ảnh quan sát được. Nghiên cứu này trình bày một công nghệ hỗ trợ mới dựa trên họ...... hiện toàn bộ
#tự động sinh mô tả hình ảnh #người mù #mô hình AI #thị giác máy tính #xử lý ngôn ngữ tự nhiên #học sâu #trích xuất đặc trưng #mạng nơ-rôn tích cực mở rộng
Tổng số: 57   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6

Chủ đề khác

#xử lý nước

Xử lý nước là gì? Các công bố khoa học về Xử lý nước

#máng hướng dẫn phẫu thuật

Máng hướng dẫn phẫu thuật là gì? Các công bố khoa học về Máng hướng dẫn phẫu thuật

#nghiện chất dạng thuốc phiện

Nghiện chất dạng thuốc phiện là gì? Các công bố khoa học về Nghiện chất dạng thuốc phiện

#vi phẫu

Vi phẫu là gì? Các công bố khoa học về Vi phẫu

#ung thư hắc tố da

Ung thư hắc tố da là gì? Các công bố khoa học về Ung thư hắc tố da

#thiếu sắt

Thiếu sắt là gì? Các công bố khoa học về Thiếu sắt

#hội chứng chuyển hóa

Hội chứng chuyển hóa là gì? Các công bố khoa học về Hội chứng chuyển hóa

#ung thư vú bộ ba âm tính

Ung thư vú bộ ba âm tính là gì? Các công bố khoa học về Ung thư vú bộ ba âm tính

#values

Values là gì? Các công bố khoa học về Values

#sinh non

Sinh non là gì? Các công bố khoa học về Sinh non


Xem thêm