Luận văn: Mạng Neural tích chập và ứng dụng nhận dạng biển số xe

Sau đây là mẫu Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin với đề tài luận văn là Mạng Neural tích chập và ứng dụng nhận dạng biển số xe. Hy vọng đề tài luận văn thạc sĩ này sẽ giúp các bạn có thêm tài liệu tham khảo khi viết luận văn tốt nghiệp của mình. Một số tài liệu có phí, các bạn xem thêm nội dung dưới bài viết để biết cách tải nhé. Nếu các bạn có nhu cầu hỗ trợ viết luận văn thạc sĩ, các bạn có thể tham khảo quy trình, và bảng giá viết luận văn thạc sĩ tại bài viết này.

LỜI MỞ ĐẦU Deep Learning là một thuật toán dựa trên một số ý tƣởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cả cụ thể lẫn trừu tƣợng, qua đó làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. Deep Learning đƣợc ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên Hiện nay rất nhiều các bài toán nhận dạng sử dụng deep learning để giải quyết do deep learning có thể giải quyết các bài toán với số lƣợng lớn, kích thƣớc đầu vào lớn với hiệu năng cũng nhƣ độ chính xác vƣợt trội so với các phƣơng pháp phân lớp truyền thống Những năm gần đây, ta đã chứng kiến đƣợc nhiều thành tựu vƣợt bậc trong ngành Thị giác máy tính (Computer Vision). Các hệ thống xử lý ảnh lớn nhƣ Facebook, Google hay Amazon đã đƣa vào sản phẩm của mình những chức năng thông minh nhƣ nhận diện khuôn mặt ngƣời dùng, phát triển xe hơi tự lái hay drone giao hàng tự động. Convolutional Neural Network (CNNs – Mạng nơ-ron tích chập) là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến giúp cho chúng ta xây dựng đƣợc những hệ thống thông minh với độ chính xác cao nhƣ hiện nay. Trong luận văn cao học này, em đi vào nghiên cứu về mạng neural cũng nhƣ mạng Convolution (tích chập) cũng nhƣ ý tƣởng của mô hình CNNs trong phân lớp ảnh (Image Classification), và áp dụng trong việc xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động Nội dung bài báo cáo bao gồm 3 chƣơng.  Chƣơng 1: Mạng neural và mạng neural tích chập.  Chƣơng 2: Tổng quan về nhận dạng biển số xe.  Chƣơng 3: Áp dụng mạng neural tích chập trong nhận dạng ký tự
7. LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn các thầy, các cô khoa Công nghệ Thông tin- Trƣờng Đại học Công nghệ – Đại học quốc gia Hà Nội đã tận tình dạy dỗ, truyền đạt cho em nhiều kiến thức quý báu. Em xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Ts Nguyễn Văn Vinh, ngƣời đã tận tình giúp đỡ và truyền đạt nhiều kinh nghiệm để đề tài có thể đƣợc thực hiện và hoàn thành. Xin chân thành cảm ơn các bạn trong khoa Công Nghệ Thông Tin, Trƣờng ĐH Công nghệ đã giúp đỡ, động viên tôi rất nhiều trong quá trình thực hiện đề tài. Em xin chân thành cảm ơn ! Hà nội, tháng 5 năm 2016 Học viên Lê Thị Thu Hằng
8. CHƢƠNG 1: MẠNG NEURAL VÀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP 1. Mạng neural và mạng neural lan truyền ngƣợc 1.1. Giới thiệu về mạng Neural Định nghĩa: Mạng nơron nhân tạo, Artificial Neural Network (ANN) là một mô hình xử lý thông tin phỏng theo cách thức xử lý thông tin của các hệ nơron sinh học. Nó đƣợc tạo nên từ một số lƣợng lớn các phần tử (nơron) kết nối với nhau thông qua các liên kết (trọng số liên kết) làm việc nhƣ một thể thống nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể nào đó. Một mạng nơron nhân tạo đƣợc cấu hình cho một ứng dụng cụ thể (nhận dạng mẫu, phân loại dữ liệu,…) thông qua một quá trình học từ tập các mẫu huấn luyện. Về bản chất học chính là quá trình hiệu chỉnh trọng số liên kết giữa các nơron. Cấu trúc neural nhân tạo: Hình 1.1. Cấu tạo một Neural Các thành phần cơ bản của một nơron nhân tạo bao gồm: • Tập các đầu vào: Là các tín hiệu vào (input signals) của nơron, các tín hiệu này thƣờng đƣợc đƣa vào dƣới dạng một vector N chiều. • Tập các liên kết: Mỗi liên kết đƣợc thể hiện bởi một trọng số liên kết – Synaptic weight. Trọng số liên kết giữa tín hiệu vào thứ j với nơron k thƣờng đƣợc kí hiệu là wkj. Thông thƣờng, các trọng số này đƣợc khởi tạo một cách ngẫu
9. nhiên ở thời điểm khởi tạo mạng và đƣợc cập nhật liên tục trong quá trình học mạng. • Bộ tổng (Summing function): Thƣờng dùng để tính tổng của tích các đầu vào với trọng số liên kết của nó. • Ngƣỡng (còn gọi là một độ lệch – bias): Ngƣỡng này thƣờng đƣợc đƣa vào nhƣ một thành phần của hàm truyền. • Hàm truyền (Transfer function): Hàm này đƣợc dùng để giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi nơron. Nó nhận đầu vào là kết quả của hàm tổng và ngƣỡng. • Đầu ra: Là tín hiệu đầu ra của một nơron, với mỗi nơron sẽ có tối đa là một đầu ra. Xét về mặt toán học, cấu trúc của một nơron k, đƣợc mô tả bằng cặp biểu thức sau: Trong đó: x1, x2, …, xp: là các tín hiệu vào; (wk1, wk2,…, wkp) là các trọng số liên kết của nơron thứ k; uk là hàm tổng; bk là một ngƣỡng; f là hàm truyền và yk là tín hiệu đầu ra của nơron. Nhƣ vậy nơron nhân tạo nhận các tín hiệu đầu vào, xử lý (nhân các tín hiệu này với trọng số liên kết, tính tổng các tích thu đƣợc rồi gửi kết quả tới hàm truyền), và cho một tín hiệu đầu ra ( là kết quả của hàm truyền). Bảng 1.1. Một số hàm truyền thông dụng
10. Hàm truyền Đồ thị Định nghĩa Symmetrical Hard Limit (hardlims) Linear (purelin) Saturating Linear (satlin) Log-Sigmoid (logsig) 1.2. Một số kiểu mạng Neural Cách thức kết nối các nơron trong mạng xác định kiến trúc (topology) của mạng. Các nơron trong mạng có thể kết nối đầy đủ (fully connected) tức là mỗi nơron đều đƣợc kết nối với tất cả các nơron khác, hoặc kết nối cục bộ (partially connected) chẳng hạn chỉ kết nối giữa các nơron trong các tầng khác nhau. Ngƣời ta chia ra hai loại kiến trúc mạng chính: ♦ Tự kết hợp (autoassociative): là mạng có các nơron đầu vào cũng là các nơron đầu ra. Mạng Hopfield là một kiểu mạng tự kết hợp.

Còn rất nhiều mẫu luận văn thạc sĩ tương tự đề tài Mạng Neural tích chập và ứng dụng nhận dạng biển số xe các bạn có thể xem thêm các bài luận văn tốt nghiệp đó tại

==>> Luận văn về công nghệ thông tin