killgirl_9x29
New Member
Luận văn: Thạc sỹ CNTT
LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay thế giới có hàng trăm mạng mạng xã hội khác nhau nhƣ MySpace và
Facebook nổi tiếng trong thị trƣờng Bắc Mỹ và Tây Âu; Orkut và Hi5 tại Nam Mỹ;
Friendster tại Châu Á và các đảo quốc Thái Bình Dƣơng. Một số mạng xã hội khác đã
gặt hái đƣợc thành công đáng kể theo vùng miền nhƣ Bebo tại Anh Quốc, CyWorld tại
Hàn Quốc, Mixi tại Nhật Bản. Ở Việt Nam xuất hiện rất nhiều các mạng xã hội nhƣ:
Facebook, Zing Me, YuMe, Tamtay đƣợc đông đảo các bạn trẻ và mọi ngƣời trong
nƣớc tin dùng. Với số lƣợng mạng xã hội đông đảo nhƣ thế, lƣợng thông tin dữ liệu
thu đƣợc là khổng lồ. Trong lƣợng thông tin khổng lồ này, có một lƣợng lớn là hình
ảnh. Một minh chứng rõ nhất là mạng xã hội facebook, cho đến nay đã có hàng trăm tỷ
bức hình trong cơ sở dữ liệu. Việc tìm ra thông tin hữu ích trên lƣợng dữ liệu hình ảnh
lớn nhƣ vậy sẽ rất cấp thiết.
Nhiều thông tin đƣợc chia sẻ trên mạng xã hội thể hiện bằng các hình ảnh cung
cấp cho ngƣời dùng về thông tin của ngƣời, phong cảnh mang nhiều phong cách của
từng cá nhân. Mọi ngƣời thƣờng chia sẻ hình ảnh cá nhân trên các trang mạng xã hội
để chia sẻ chúng với gia đình, ngƣời thân, bạn bè và ngƣời quen. Tuy nhiên, mỗi khi
một ngƣời dùng muốn tìm hiểu thông tin về một ai đó gặp phải vấn đề phải tìm thông
tin về ngƣời đó rất khó khăn (tốn thời gian và nhiều khi không tìm đƣợc). Lý do của
việc này là lƣợng ảnh trên mạng xã hội quá nhiều và tăng nhanh hàng ngày.
Với một tập ảnh cho trƣớc, mỗi bức ảnh có thể có một hay nhiều hơn một khuôn
mặt gây ra nhiều khó khăn cho ngƣời dùng có thể xác định chủ thể trong tập ảnh đó
một cách nhanh nhất. Do đó, chúng ta nên cần một hệ thống có thể giúp gom các đối
tƣợng khuôn mặt về cùng một cụm (theo một độ đo tƣơng tự nào đó) trong một tập dữ
liệu ảnh có một hay nhiều khuôn mặt trong bức ảnh là vô cùng cần thiết. Từ đó xác
định đƣợc khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh. Với sự cần thiết đó tác giả chọn đề tài
“Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh
số”. Nội dung khóa luận gồm có 4 chƣơng:
Chƣơng 1: Tổng quan, giới thiệu và phát biểu bài toán, nêu một số hƣớng tiếp
cận trong việc phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết, giới thiệu cơ sở lý thuyết một số phƣơng pháp liên
quan trong bài toán
Chƣơng 3: Xây dựng hệ thống, trình bày về xây dựng hệ thống giải quyết bài
toán.
Chƣơng 4: Thử nghiệm và kết quả đạt đƣợc, trình bày về cơ sở dữ liệu thực
nghiệm và kết quả thử nghiệm, đánh giá thử nghiệm
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay thế giới có hàng trăm mạng mạng xã hội khác nhau nhƣ MySpace và
Facebook nổi tiếng trong thị trƣờng Bắc Mỹ và Tây Âu; Orkut và Hi5 tại Nam Mỹ;
Friendster tại Châu Á và các đảo quốc Thái Bình Dƣơng. Một số mạng xã hội khác đã
gặt hái đƣợc thành công đáng kể theo vùng miền nhƣ Bebo tại Anh Quốc, CyWorld tại
Hàn Quốc, Mixi tại Nhật Bản. Ở Việt Nam xuất hiện rất nhiều các mạng xã hội nhƣ:
Facebook, Zing Me, YuMe, Tamtay đƣợc đông đảo các bạn trẻ và mọi ngƣời trong
nƣớc tin dùng. Với số lƣợng mạng xã hội đông đảo nhƣ thế, lƣợng thông tin dữ liệu
thu đƣợc là khổng lồ. Trong lƣợng thông tin khổng lồ này, có một lƣợng lớn là hình
ảnh. Một minh chứng rõ nhất là mạng xã hội facebook, cho đến nay đã có hàng trăm tỷ
bức hình trong cơ sở dữ liệu. Việc tìm ra thông tin hữu ích trên lƣợng dữ liệu hình ảnh
lớn nhƣ vậy sẽ rất cấp thiết.
Nhiều thông tin đƣợc chia sẻ trên mạng xã hội thể hiện bằng các hình ảnh cung
cấp cho ngƣời dùng về thông tin của ngƣời, phong cảnh mang nhiều phong cách của
từng cá nhân. Mọi ngƣời thƣờng chia sẻ hình ảnh cá nhân trên các trang mạng xã hội
để chia sẻ chúng với gia đình, ngƣời thân, bạn bè và ngƣời quen. Tuy nhiên, mỗi khi
một ngƣời dùng muốn tìm hiểu thông tin về một ai đó gặp phải vấn đề phải tìm thông
tin về ngƣời đó rất khó khăn (tốn thời gian và nhiều khi không tìm đƣợc). Lý do của
việc này là lƣợng ảnh trên mạng xã hội quá nhiều và tăng nhanh hàng ngày.
Với một tập ảnh cho trƣớc, mỗi bức ảnh có thể có một hay nhiều hơn một khuôn
mặt gây ra nhiều khó khăn cho ngƣời dùng có thể xác định chủ thể trong tập ảnh đó
một cách nhanh nhất. Do đó, chúng ta nên cần một hệ thống có thể giúp gom các đối
tƣợng khuôn mặt về cùng một cụm (theo một độ đo tƣơng tự nào đó) trong một tập dữ
liệu ảnh có một hay nhiều khuôn mặt trong bức ảnh là vô cùng cần thiết. Từ đó xác
định đƣợc khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh. Với sự cần thiết đó tác giả chọn đề tài
“Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh
số”. Nội dung khóa luận gồm có 4 chƣơng:
Chƣơng 1: Tổng quan, giới thiệu và phát biểu bài toán, nêu một số hƣớng tiếp
cận trong việc phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết, giới thiệu cơ sở lý thuyết một số phƣơng pháp liên
quan trong bài toán
Chƣơng 3: Xây dựng hệ thống, trình bày về xây dựng hệ thống giải quyết bài
toán.
Chƣơng 4: Thử nghiệm và kết quả đạt đƣợc, trình bày về cơ sở dữ liệu thực
nghiệm và kết quả thử nghiệm, đánh giá thử nghiệm
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links