@Nmcntt2 do an#2-khmt-cntt-tgmt-ver0.4

1. CTT009 – NHẬP MÔN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2
ĐỒ ÁN MÔN HỌC
DAMH-02: ĐỒ ÁN TỔNG HỢP KHMT-CNTT-TGMT
I. Thông tin chung
Mã số bài tập: DAMH-02
Thời lượng dự kiến: 4 tuần
Deadline nộp bài: --/--/---- 23:59:59
Hình thức: Đồ án theo nhóm
Hình thức nộp bài: Nộp qua Moodle môn học
GV phụ trách: Nguyễn Văn A (LT), Nguyễn Văn B (TG)
Thông tin liên lạc với GV: nva@fit.hcmus.edu.vn
II. Chuẩn đầu ra cần đạt
Đồ án này nhằm mục tiêu đạt được các chuẩn đầu ra sau:
 G1.2: Tham gia thảo luận, tranh luận theo nhóm trên chủ đề môn học
 G1.3: Phân tích, tổng hợp và viết tài liệu kỹ thuật theo mẫu cho trước theo cá
nhân hoặc cộng tác nhóm
 G2.1: Biết, hiểu thuật ngữ tiếng Anh thuộc các ngành và chuyên ngành
 G7.4: Tóm tắt đặc điểm và các hướng nghiên cứu chính của ngành Khoa Học
Máy Tính đồng thời chỉ ra được sự liên quan khối kiến thức ngành KHMT trong
các ví dụ/ngữ cảnh công việc thực tế.
 G7.5: Tóm tắt đặc điểm và các hướng nghiên cứu chính của chuyên ngành Công
Nghệ Tri Thức đồng thời chỉ ra được sự liên quan khối kiến thức ngành CNTT
trong các ví dụ/ngữ cảnh công việc thực tế.
 G7.6: Tóm tắt đặc điểm và các hướng nghiên cứu chính của chuyên ngành Thị
Giác Máy Tính và Khoa Học Robot đồng thời chỉ ra được sự liên quan khối kiến
thức ngành TGMT & KHRB trong các ví dụ/ngữ cảnh công việc thực tế.
III. Mô tả đồ án
1. Nội dung chính
Trong đồ án này, các nhóm sinh viên cần phải chọn và đăng kí 1 trong 3 đề tài (A, B, C) để
làm (không được thay đổi lựa chọn sau khi đã đăng kí). Với mỗi đồ án, các nhóm cần phải:
 Biết các kiến thức cơ bản của 3 chuyên ngành KHMT, CNTT và TGMT có liên quan
được thể hiện trong đề tài.
 Thực hiện việc lập kế hoạch, làm việc nhóm…
 Tìm, sử dụng, so sánh các công cụ hợp pháp để thực hiện các yêu cầu cụ thể.

2.  Xây dựng sản phẩm được yêu cầu.
Báo cáo (viết và miệng) quá trình xây dựng và hướng dẫn sử dụng.sản phẩm
2. Mục tiêu đồ án
Sinh viên thực hiện đồ án sẽ nắm được các kiến thức
 Cách thức khảo sát và mô tả (mô hình hóa) một qui trình nghiệp vụ (HTTT)
 Các bước cơ bản của một qui trình dự án (CNPM)
 Một số công cụ hỗ trợ làm việc trên môi trường Internet (MMT)
Sinh viên thực hiện đồ án sẽ rèn luyện các kĩ năng
 Lập kế hoạch, làm việc nhóm, tổ chức và quản lí nhóm
 Tìm hiểu và viết báo cáo
 Đọc hiểu tiếng Anh và các tài liệu chuyên ngành
3. Nội dung chi tiết của đồ án
Nội dung đề tài A – Nhận dạng ảnh
Mô tả đồ án
Cho một tập tin ảnh của một đoạn văn bản tiếng Việt*, có thể là scan từ sách báo hay tạp
chí...
Chuyển hình ảnh trên thành dạng văn bản (text) bằng các công cụ OCR. Sinh viên có thể
hậu xử lý để điều chỉnh kết quả nhận dạng cho tối ưu ở bước này. Các điểu chỉnh của mỗi
lần thí nghiệm phải được ghi nhận lại.
Phân tích cú pháp trong văn bản vừa nhận dạng để xác định các từ khóa của nội dung mà
văn bản đề cập đến.
Dựa vào các từ khóa tìm được ở bước trên, tìm kiếm và tổng hợp** các tài liệu có nội dung
liên quan trên internet.
Ghi chú:
*Sinh viên có thể chọn tiếng Anh hoặc ngôn ngữ khác nhưng chỉ được tối đa 90% điểm.
**Bước này có thể làm bằng tay.

3. Đánh giá
ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM CUỐI CỦA ĐỀ TÀI A (40% ĐIỂM ĐỒ ÁN 2)
Yếu (0-49%)
TB (50-
74%)
Khá (75-
89%)
Tốt (90-
100%)
Nhận dạng chữ viết (20%)
Kết quả
nhận dạng
đúng dưới
50% 50-70%
Trên 70% -
dưới 90%
Chính xác 90-
100%
Phân tích cú pháp (20%)
Không tìm
được công
cụ
Tìm được
nhưng
không biết
cách sử
dụng (bao
gồm cả các
khái niệm
ngữ
pháp…)
Biết sử
dụng
Sử dụng
thành thạo
Tìm kiếm tài liệu (20%)
Không tìm
được hoặc
tìm không
chính xác
Tìm được
các tài liệu
phổ thông
Tìm được
các tài liệu
uy tín,
đáng tin
cậy, có giá
trị
Tìm, tổng
hợp, phân
loại, đánh giá
tài liệu được,
biết cách
literature
review.
Kiến thức chuyên ngành trong đề tài
(20%)
Không nhận
ra
Nhận ra,
nêu tên
được các
lĩnh vực
chuyên
ngành
Biết 1 số
khái niệm,
kiến thức
của các
lĩnh vực
Hiểu 1 số khái
niệm, kiến
thức của các
lĩnh vực
So sánh các công cụ ở các bước trên
(20%)
Không so
sánh
Liệt kê
được các
công cụ
phổ biến
So sánh
điểm yếu
và mạnh
giữa các
công cụ
Chọn lựa
được công cụ
phù hợp dựa
trên việc
đánh giá
Tổng = 100% của điểm sản phẩm cuối (tức là 40% điểm đồ án 2)
Nội dung đề tài B – Quay phim
Mô tả đồ án
Chọn một đoạn phim với một chủ thể nhất định (Ví dụ: một nhân vật đang đua tốc độ với
nền cảnh là thành phố Paris.) Chọn một đoạn video có cảnh nền khác (Ví dụ quay cảnh
đường phố tại Việt Nam.)
Cắt nhân vật ở đoạn video đầu tiên và dán vào đoạn video thứ hai.
Sử dụng các công cụ ẩn dữ liệu để ẩn một thông điệp (message) vào trong đoạn video ghép
nói trên.
Mã hóa đoạn video đã ẩn dữ liệu và gửi cho một người khác để giải mã.

4. Đánh giá:
ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM CUỐI CỦA ĐỀ TÀI B (40% ĐIỂM ĐỒ ÁN 2)
Yếu (0-49%)
TB (50-
74%)
Khá (75-
89%)
Tốt (90-
100%)
Nội dung phim (10%)
Không chọn
được
Chủ đề
phim
không phù
hợp văn
hóa
Nội dung
hợp lý
Nội dung hấp
dẫn, sáng tạo
Ghép phim (20%)
Không ghép
được
Ghép còn
lỗi, vẫn
nhận rõ
được việc
ghép
Ghép
tương đối
giống thật
Giống như
thật, sinh
động
Ẩn dữ liệu (20%)
Không biết
cách ẩn,
không tìm
được tool…
Ẩn nhưng
không giải
mã được
Ẩn nhưng
dễ bị phát
hiện
Ẩn tốt, giải
mã được,
không bị phát
hiện dễ dàng
Mã hóa truyền tin (20%)
Không mã
hóa che dấu
được dữ
liệu
Mã nhưng
vẫn còn
nhận dạng
được
Mã được
nhưng
chậm
Mã tốt,
nhanh…
Kiến thức chuyên ngành trong đề tài
(20%)
Không nhận
ra
Nhận ra,
nêu tên
được các
lĩnh vực
chuyên
ngành
Biết 1 số
khái niệm,
kiến thức
của các
lĩnh vực
Hiểu 1 số khái
niệm, kiến
thức của các
lĩnh vực
So sánh các công cụ ở các bước trên
(10%)
Không so
sánh
Liệt kê
được các
công cụ
phổ biến
So sánh
điểm yếu
và mạnh
giữa các
công cụ
Chọn lựa
được công cụ
phù hợp dựa
trên việc
đánh giá
Tổng = 100% của điểm sản phẩm cuối (tức là 40% điểm đồ án 2)
Nội dung đề tài C – nhạc
Mô tả đồ án
Sinh viên tự tìm một (vài) đoạn nhạc dài 2-3 phút có nội dung hợp văn hóa. Remix các đoạn
nhạc trên để được 1 bài hát có lời hát, có nhạc nền và khác biệt so với các đoạn nhạc gốc.
Thực hiện quay video và lipsing cho đoạn nhạc đó sao kho khớp khẩu hình và nội dung
sáng tạo, phù hợp văn hóa.
Sử dụng các công cụ ẩn dữ liệu để ẩn một thông điệp (message) vào trong đoạn video
lipsing nói trên.

5. Đánh giá:
ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM CUỐI CỦA ĐỀ TÀI C (40% ĐIỂM ĐỒ ÁN 2)
Yếu (0-49%) TB (50-74%) Khá (75-89%) Tốt (90-100%)
Nội dung video
clip (10%)
Không chọn
được
Chủ đề không phù
hợp văn hóa Nội dung hợp lý
Nội dung hấp dẫn,
sáng tạo
Nội dung bài hát
(10%)
Không chọn
được
Chủ đề không phù
hợp văn hóa Nội dung hợp lý
Nội dung hấp dẫn,
sáng tạo
Chỉnh nhạc
(20%)
Không chỉnh
được, giống
80% bản gốc
Biết cách chỉnh,
remix…
Có sử dụng thêm
các hiệu ứng âm
thanh
Bố cục hợp lý, hiệu
ứng hợp lý
Xây dựng phim
(20%)
Không thực
hiện, không
thấy khẩu
hình…
Hình ảnh nghèo
nàn, không khớp
khẩu hình
Có nhiều hình
ảnh, sử dụng
hiệu ứng hợp lý
Sinh động, sáng
tạo, thu hút, có ý
nghĩa
Ẩn dữ liệu (20%)
Không biết cách
ẩn, không tìm
được tool…
Ẩn nhưng không
giải mã được
Ẩn nhưng dễ bị
phát hiện
Ẩn tốt, giải mã
được, không bị
phát hiện dễ dàng
Kiến thức
chuyên ngành
trong đề tài
(10%) Không nhận ra
Nhận ra, nêu tên
được các lĩnh vực
chuyên ngành
Biết 1 số khái
niệm, kiến thức
của các lĩnh vực
Hiểu 1 số khái
niệm, kiến thức của
các lĩnh vực
So sánh các công
cụ ở các bước
trên (10%) Không so sánh
Liệt kê được các
công cụ phổ biến
So sánh điểm
yếu và mạnh
giữa các công cụ
Chọn lựa được
công cụ phù hợp
dựa trên việc đánh
giá
Tổng = 100% của điểm sản phẩm cuối (tức là 40% điểm đồ án 2)
IV. Các yêu cầu & quy định chi tiết cho đồ án
 Các kết quả cần đạt được
 Báo cáo tìm hiểu.
 Project plan. Kế hoạch thực hiện.
 Sản phẩm
V. Cách đánh giá
Việc đánh giá đồ án của sinh viên được dựa trên các phần như sau:
 Bản kế hoạch thực hiện đồ án. (10%)
 Báo cáo quy trình tiến độ thực hiện và các kết quả đạt được từng tuần (theo kế
hoạch trên). (20%)
 Báo cáo quy trình thực hiện và các kết quả đạt được cuối cùng. (30%)
 Demo minh họa. (40%)
VI. Tài liệu tham khảo

6.  Các công cụ xử lý hình ảnh
IrfanView
MS Paint
 Các công cụ nhận dạng ảnh
VietOCR
A Java/.NET GUI frontend for Tesseract OCR engine. Supports optical character recognition
for Vietnamese and other languages supported by Tesseract.
VietOCR is released and distributed under the Apache License, v2.0.
http://vietocr.sourceforge.net/
Other OCR tools
các tool OCR tham khảo. Sinh viên được khuyến khích sử dụng và so sánh kết quả của các
tool khác nhau. Đa phần các tool này cho phép dùng thử. Sinh viên cần submit thông tin để
download bản trial.
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_optical_character_recognition_software
 Các công cụ xử lý phim
Window Movie Maker
Window Live Movie Maker - có sẵn trong máy Windows
Adobe Premiere
Adobe Premiere Pro is a timeline-based video editing software application. It is part of the
Adobe Creative Suite, a suite of graphic design, video editing and web
http://www.adobe.com/cfusion/tdrc/index.cfm?product=premiere_elements&loc=us
Other video_editing_softwares
Các tool tham khảo. Sinh viên được khuyến khích sử dụng và so sánh độ tiện dụng và hiệu
quả của các tool khác nhau. Một số tool miễn phí, một số trial. Sinh viên cần submit thông
tin để download bản trial.
http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_video_editing_software
Adobe After Effects, tool Roto Brush.
Adobe After Effects is a digital motion graphics and compositing software package published
by Adobe Systems, used in the post-production process of filmmaking and television
production. Its main uses are the origination of 2D and 2.5D animation, visual effects
compositing and finishing (image adjustment, color correction etc.). After Effects can also be
used as a basic non-linear editor and a media transcoder.
http://www.adobe.com/cfusion/tdrc/index.cfm?product=after_effects
Một số tool tham khảo khác.
http://en.wikipedia.org/wiki/Adobe_After_Effects#Comparable_products

7.  Các công cụ xử lý âm thanh
Jet Audio
JetAudio là một trong những trình nghe nhạc vào loại bậc nhất hiện
nay, có khả năng chơi hầu hết các định dạng phổ biến và các định dạng
khác, JetAudio còn có riêng một bộ Equalizer của riêng mình làm tăng chất
lượng âm thanh khi chơi bằng JetAudio...
Audacity
Audacity® là một phần mềm nguồn mở, tự do cho việc ghi âm và
chỉnh sửa âm thanh. Rất nhỏ gọn và nhanh.
http://audacity.sourceforge.net/
http://vi.wikipedia.org/wiki/Audacity
http://www.youtube.com/watch?v=3TyF_vukSVY
http://www.youtube.com/watch?v=5rQr5YVNqI0
MKVToolNix
MKVToolnix cho phép lấy phần audio của bộ phim chất lượng
kém hơn ghép qua phim chất lượng cao của bạn. Tất cả các
yêu cầu trên có thể thực hiện dể dàng với MKVToolnix. Dù tên
là MKVToolnix nhưng MKVToolnix hỗ trợ hầu hết các định
dạng video, audio và sub hiện có, hơn nữa, đây là công cụ
miễn phí 100%.
http://www.bunkus.org/videotools/mkvtoolnix/downloads.html#
windows
http://forum.taiphanmem.org/index.php?topic=605.0
Video Edit magic
Khi bạn có nhiều đoạn phim và muốn nối lại với nhau bằng
các hiệu ứng độc đáo hay chèn chữ giới thiệu, Video Edit
Magic là một công cụ hữu ích. Phần mềm này chỉ có 12,8
MB nên không yêu cầu máy tính cấu hình cao. Ngoài ra,
Video Edit Magic còn có thể chụp hình từ webcam và chèn luôn
vào đoạn phim đang chỉnh sửa. Bản dùng thử 30 ngày sẽ chèn
đoạn chữ quảng cáo vào sản phẩm cuối cùng. Phần hướng
dẫn được thực hiện dưới dạng flash giúp người dùng dễ dàng theo dõi.
http://www.download.com.vn/audio+video/video+editor+studio/5020_video-edit-magic.aspx
Audio To Video Mixer

8. Công cụ “Audio to Video Mixer” sẽ giúp bạn thực hiện việc lồng âm thanh
vào video số chỉ bằng một vài cú click chuột.
http://www.download.com.vn/timkiem/Audio+to+Video+Mixer/index.aspx
http://diendan.yeulaptop.com/phan-mem-long-am-thanh-vao-video-audio-video-mixer-3-0-7-
a-15524.html
 Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên
VLSP
Hệ thống trình diễn một số sản phẩm của nhánh đề tài "Xử lí văn bản" là một phần của đề
tài KC01.01/06-10 "Nghiên cứu phát triển một số sản phẩm thiết yếu về xử lí tiếng nói và
văn bản tiếng Việt" (VLSP).
Hệ thống tích hợp sản phẩm do Nguyễn Việt Cường và Nguyễn Lê Minh (JAIST) phát triển.
Các công cụ xử lí tiếng Việt do các nhóm thực hiện cung cấp. Hệ thống tích hợp sử dụng
các công cụ mã nguồn mở: PHP, MySQL, Smarty, Snoopy, WZToolTip, Mudim, Zapatec.
http://vlsp.vietlp.org:8080/demo/
Stanford NLP
The Stanford NLP Group makes parts of our Natural Language Processing
software available to everyone. These are statistical NLP toolkits for various
major computational linguistics problems. They can be incorporated into
applications with human language technology needs.
http://nlp.stanford.edu:8080/parser/
 Các công cụ mã hóa và ẩn dữ liệu
as3crypto
Cryptography library for ActionScript 3, including partial TLS 1.0 support
http://crypto.hurlant.com/demo/
Javascript implementation of DES
http://www.tero.co.uk/des/test.php
AspEncrypt Demo 2: Text Encryption/Decryption
http://support.persits.com/encrypt/demo_text.asp
Secret Key Encryption Demo
http://www.codeproject.com/Articles/28112/Secret-Key-Encryption-Demo
RSA Demo Applet
http://cisnet.baruch.cuny.edu/holowczak/classes/9444/rsademo/
MSU StegoVideo
Unique tool for hiding information in video
(VirtualDub filter/standalone executable)
MSU Graphics & Media Lab (Video Group)

9. MSU StegoVideo allows hiding any file in a video sequence.
Different popular codecs were analyzed and an algorithm, providing the smallest data loss
after compression, was chosen. Convolutional codes with Viterbi decoding are used to
correct occurred errors.
http://compression.ru/video/stego_video/index_en.html
Ngoài ra, cũng có thể sử dụng (thêm) các phần mềm hợp pháp khác phù hợp với
công việc.
VII. Các quy định khác