Luận Văn Gom nhóm ảnh số dựa trên tiếp cận boosting

1

MỤC LỤC

Danh mục các hình 3
Danh mục các bảng . 5
Chương 1: Bài toán gom nhóm ảnh số . 6
1.1 Mục đích nghiên cứu . 6
1.2 Sự cần thiết của nghiên cứu . 6
1.3 Kết quả đạt được của luận văn 7
Chương 2:Tổng quan và các công trình liên quan . 9
2.1 Tổng quan 9
2.2 Các công trình liên quan 10
2.2.1 Đặc trưng toàn cục . 10
2.2.2 Các nhóm thuật toán gom nhóm chính: . 10
2.2.3 Các cách tiếp cận boosting đối với gom nhóm: . 13
Chương 3: Cơ sở lý thuyết của bài toán . 14
3.1 Đặc trưng toàn cục . 14
3.1.1 Đặc trưng Harr . 14
3.1.2 Đặc trưng cạnh . 14
3.1.3 Đặc trưng màu 14
3.1.4 Đặc trưng gist . 15
3.2 Mô hình học GMM (Gaussian Mixture Model) 18
3.2.1 Cực đại kì vọng (expectation maximization-EM) 18
3.2.1.1 Hàm lồi 18
3.2.1.2 Thuật toán EM . 22
3.2.2 Phân phối Gauss và cực đại likelihood 26
3.2.2.1 Phân phối Gauss (phân phối chuẩn) 26 2

3.2.2.2 Cực đại hóa likelihood của phân phối Gauss 27
3.2.3 Mô hình kết hợp Gauss (Gaussian Mixture Model – GMM) . 31
3.2.3.1 Giới thiệu . 31
3.2.3.2 Chi tiết GMM 32
Chương 4: Đề xuất mô hình áp dụng boosting vào gom nhóm ảnh số . 44
4.1 Giai đoạn rút trích đặc trưng 44
4.2 Giai đoạn gom nhóm . 48
4.3 Áp dụng Boosting với GMM . 48
4.3.1 Kĩ thuật boosting 48
4.3.2 Kĩ thuật boosting đối với GMM . 51
4.3.3 Các kĩ thuật được ứng dụng trong boosting . 53
4.3.3.1 Kĩ thuật chọn số mẫu (Resample the training examples) 53
4.3.3.2 Kĩ thuật so khớp 2 kết quả gom nhóm 55
4.3.4 Phân tích kĩ thuật boosting . 57
4.4 Đánh giá kết quả của Boosting với GMM . 60
Chương 5: Đánh giá kết quả . 62
5.1 Phân tích dữ liệu kiểm tra 62
5.2 Kết quả: 63
Kết Luận 75
Các công trình đã tham gia . 76
Tài Liệu Tham Khảo 77
Phụ Lục 1: Đặc trưng biên cạnh của một số ảnh. 81
Phụ Lục 2: Các công trình đã tham gia 83