» Từ khóa: nhan dang hinh anh

Kết quả 1-4 trong khoảng 4

Một nghiên cứu so sánh các không gian màu cho nhận dạng hình ảnh đám mây dựa trên đặc trưng LBP và đặc trưng LTP

Bài viết Một nghiên cứu so sánh các không gian màu cho nhận dạng hình ảnh đám mây dựa trên đặc trưng LBP và đặc trưng LTP đề xuất một nghiên cứu so sánh để chọn không gian ứng viên tốt nhất để mã hóa hình ảnh đám mây bằng cách hợp nhất nhiều phương pháp mô tả texture. Phương pháp đề xuất được đánh giá trên cơ sở dữ liệu SWIMCAT (Singapore...

9 p niem 26/09/2025 5 0

Từ khóa: Hình ảnh đám mây trên mặt đất, Nhận dạng hình ảnh đám mây, Nhận dạng pattern, Phân loại đám mây, Tích hợp dữ liệu
Mạng nơ-ron lượng tử lai và ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh viết tay

Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình mạng nơ-ron lượng tử lai, kết hợp giữa máy học cổ điển và tính toán lượng tử. Tính toán lượng tử giúp tăng tốc tính toán và nâng cao độ chính xác nhờ khả năng xử lý song song và tính chất đặc trưng của cơ học lượng tử.

8 p niem 23/07/2025 19 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Mạng nơ-ron lượng tử lai, Nhận dạng hình ảnh viết tay, Thuật toán lượng tử, Tính toán lượng tử, Học máy lượng tử
Nhận dạng hình ảnh với dữ liệu mất cân bằng dựa trên học sâu

Nghiên cứu nhận dạng tổn thương da dựa trên học sâu, xử lý dữ liệu mất cân bằng. ConvNeXtTiny đạt độ chính xác cân bằng 0.7584, độ chính xác 0.8408.

8 p niem 23/07/2025 18 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Nhận dạng hình ảnh, Mô hình học sâu, Mất cân bằng dữ liệu, Mạng nơ-ron tích chập
Phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay dựa trên mạng nơ-ron học sâu

Trong bài viết này, phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu (DNN- Deep Neural Network). Đầu tiên, tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) kết hợp với đặc trưng SIFT (Scale-invariant feature transform). Sau đó, một mô hình (model) mạng DNN được xây dựng...

13 p niem 28/03/2024 71 0

Từ khóa: Nhận dạng kí tự số viết tay, Mạng nơ-ron học sâu, Nhận dạng hình ảnh, Phương pháp nhận dạng chữ viết tay, Phương pháp nhận dạng ảnh kí tự số

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Tin nhanh

Học viện quản lý giáo dục

Địa chỉ: 31 Phan Đình Giót - Thanh Xuân - Hà Nội
Điện thoại: 04-3864.3352; Fax: 04-3864.1802

Phát triển bởi Thư viện số