Đề tài khoa học tiềm năng: Nghiên cứu xây dựng hệ thống Quảng cáo ảnh theo nội dung. Mã số KC.01.TN10/11-15 do
Công ty Naiscorp và Viện nghiên cứu MICA - Đại học Bách Khoa hợp tác nghiên cứu
Hệ Cơ Sở Dữ Liệu Đa Phương Tiện PTIT
Giảng viên: Nguyễn Đình Hóa PTIT
Hệ thống thông tin - Công nghệ phần mềm PTIT
#ptit #ai #httt #poppinkhiem #poppingkhiem
Luận văn Nghiên Cứu Trích Chọn Đặc Tính Trong Nhận Dạng Hành Động Người Trong Không Gian 3d , các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Nghiên Cứu Phương Pháp Trích Chọn Đặc Trưng Ảnh Xây Dựng Hệ Thống Phục Vụ Điểm Danh Và Đánh Giá Thái Độ Học Tập Của Sinh Viên, các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Hệ Cơ Sở Dữ Liệu Đa Phương Tiện PTIT
Giảng viên: Nguyễn Đình Hóa PTIT
Hệ thống thông tin - Công nghệ phần mềm PTIT
#ptit #ai #httt #poppinkhiem #poppingkhiem
Luận văn Nghiên Cứu Trích Chọn Đặc Tính Trong Nhận Dạng Hành Động Người Trong Không Gian 3d , các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Nghiên Cứu Phương Pháp Trích Chọn Đặc Trưng Ảnh Xây Dựng Hệ Thống Phục Vụ Điểm Danh Và Đánh Giá Thái Độ Học Tập Của Sinh Viên, các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Nhận dạng mặt người bằng thuật toán PCA trên Matlabhieu anh
Mục tiêu của đề tài “ Nhận dạng mặt người bằng thuật toán PCA trên Matlab ” là thực hiện chương trình tìm kiếm một bức ảnh có khuôn mặt một người trong tập ảnh cơ sở giống với khuôn mặt của người trong bức ảnh cần kiểm tra bằng ngôn ngữ Matlab.
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn đồ án môn thị giác máy tính với đề tài: Nhận dạng mặt người trên matlab, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Một số nội dung về ảnh panorama và kỹ thuật ghép ảnh, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Khái niệm OOP, Các tính chất của OOP, Class & ObjectCodeGym Đà Nẵng
Lập trình là một trong những kỹ năng đang được nhiều người quan tâm và tìm hiểu. Tuy nhiên, nếu bạn mới bắt đầu học lập trình, có thể sẽ gặp khó khăn trong việc chọn ngôn ngữ lập trình và cài đặt môi trường để học. Trong bài viết này, chúng ta sẽ giới thiệu về các ngôn ngữ lập trình phổ biến, cách cài đặt môi trường để học lập trình, và các thuật ngữ cơ bản trong lập trình.
[Livestream dạy IT - Tự học thợ làm web chưa bao giờ là khó]
Các bạn có thể xem thêm video tại đây:
https://www.youtube.com/watch?v=ewGJMsUxFg0
Lập trình viên hay vẫn được người trong ngành gọi vui là thợ làm web là nghề nghiệp hấp dẫn và được nhiều bạn trẻ cũng nhưng nhiều người quan tâm cũng như mong muốn theo đuổi. Tuy nhiên việc tự chuyển nghề Lập trình không hề dễ dàng nếu như không có sự định hướng và chỉ dạy rõ ràng.
Nhằm giúp đỡ các bạn đang muốn theo đuổi ngành lập trình và chuyển nghề sang lập trình, CodeGym Đà Nẵng sẽ giúp đỡ các bạn định hướng con đường chuyển nghề của mình thông qua buổi Livestream với sự tham gia của Đội ngũ Giảng viên và Tư vấn tuyển sinh giàu kinh nghiệm.
Buổi Livestream sẽ giải đáp tất cả các câu hỏi thường gặp về chuyển nghề lập trình và chia sẻ những kiến thức lập trình bổ ích để giúp các bạn vững bước hơn trên con đường theo đuổi nghề lập trình viên.
------------------------------------
CODEGYM ĐÀ NẴNG – HỆ THỐNG ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
📍Địa chỉ: Số 280 đường Trần Hưng Đạo, P. An Hải Tây, Q. Sơn Trà, TP. Đà Nẵng.
📍Hotline: 0236 651 702.
📍Facebook: https://www.facebook.com/codegymdanang
📍Website: https://danang.codegym.vn/
📍Tiktok: https://www.tiktok.com/@codegymdanang
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn tóm tắt ngành kĩ thuật điều khiển với đề tài: Kiểm tra lỗi in trên Rearcase sử dụng mạng nơron nhân tạo, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Đồ án môn thị giác máy tính nhận dạng mặt người trên matlab. Các điều kiện khác mà nhận dạng khuôn mặt không làm việc tốt bao gồm thiếu ánh sáng, đeo kính mát, tóc dài, hoặc các đối tượng mà một phần khuôn mặt bị che, và các hình ảnh độ phân giải thấp. Một bất lợi nghiêm trọng là nhiều hệ thống sẽ kém hiệu quả nếu biểu hiện khuôn mặt khác nhau. Ngay cả một nụ cười lớn, cũng có thể làm cho hệ thống giảm tính hiệu quả. Ngoài ra còn có sự không thống nhất trong các bộ dữ liệu được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu.
Luận văn Nghiên Cứu Ứng Dụng Kỹ Thuật Học Bán Giám Sát Vào Lĩnh Vực Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt , các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh dựa trên đối sánh đặc trưng SIFT, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh dựa trên đối sánh đặc trưng SIFT, cho các bạn tham khảo
More Related Content
Similar to Đề tài khoa học tiềm năng: Nghiên cứu xây dựng hệ thống Quảng cáo ảnh theo nội dung. Mã số KC.01.TN10/11-15
Nhận dạng mặt người bằng thuật toán PCA trên Matlabhieu anh
Mục tiêu của đề tài “ Nhận dạng mặt người bằng thuật toán PCA trên Matlab ” là thực hiện chương trình tìm kiếm một bức ảnh có khuôn mặt một người trong tập ảnh cơ sở giống với khuôn mặt của người trong bức ảnh cần kiểm tra bằng ngôn ngữ Matlab.
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn đồ án môn thị giác máy tính với đề tài: Nhận dạng mặt người trên matlab, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Một số nội dung về ảnh panorama và kỹ thuật ghép ảnh, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Khái niệm OOP, Các tính chất của OOP, Class & ObjectCodeGym Đà Nẵng
Lập trình là một trong những kỹ năng đang được nhiều người quan tâm và tìm hiểu. Tuy nhiên, nếu bạn mới bắt đầu học lập trình, có thể sẽ gặp khó khăn trong việc chọn ngôn ngữ lập trình và cài đặt môi trường để học. Trong bài viết này, chúng ta sẽ giới thiệu về các ngôn ngữ lập trình phổ biến, cách cài đặt môi trường để học lập trình, và các thuật ngữ cơ bản trong lập trình.
[Livestream dạy IT - Tự học thợ làm web chưa bao giờ là khó]
Các bạn có thể xem thêm video tại đây:
https://www.youtube.com/watch?v=ewGJMsUxFg0
Lập trình viên hay vẫn được người trong ngành gọi vui là thợ làm web là nghề nghiệp hấp dẫn và được nhiều bạn trẻ cũng nhưng nhiều người quan tâm cũng như mong muốn theo đuổi. Tuy nhiên việc tự chuyển nghề Lập trình không hề dễ dàng nếu như không có sự định hướng và chỉ dạy rõ ràng.
Nhằm giúp đỡ các bạn đang muốn theo đuổi ngành lập trình và chuyển nghề sang lập trình, CodeGym Đà Nẵng sẽ giúp đỡ các bạn định hướng con đường chuyển nghề của mình thông qua buổi Livestream với sự tham gia của Đội ngũ Giảng viên và Tư vấn tuyển sinh giàu kinh nghiệm.
Buổi Livestream sẽ giải đáp tất cả các câu hỏi thường gặp về chuyển nghề lập trình và chia sẻ những kiến thức lập trình bổ ích để giúp các bạn vững bước hơn trên con đường theo đuổi nghề lập trình viên.
------------------------------------
CODEGYM ĐÀ NẴNG – HỆ THỐNG ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
📍Địa chỉ: Số 280 đường Trần Hưng Đạo, P. An Hải Tây, Q. Sơn Trà, TP. Đà Nẵng.
📍Hotline: 0236 651 702.
📍Facebook: https://www.facebook.com/codegymdanang
📍Website: https://danang.codegym.vn/
📍Tiktok: https://www.tiktok.com/@codegymdanang
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn tóm tắt ngành kĩ thuật điều khiển với đề tài: Kiểm tra lỗi in trên Rearcase sử dụng mạng nơron nhân tạo, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Đồ án môn thị giác máy tính nhận dạng mặt người trên matlab. Các điều kiện khác mà nhận dạng khuôn mặt không làm việc tốt bao gồm thiếu ánh sáng, đeo kính mát, tóc dài, hoặc các đối tượng mà một phần khuôn mặt bị che, và các hình ảnh độ phân giải thấp. Một bất lợi nghiêm trọng là nhiều hệ thống sẽ kém hiệu quả nếu biểu hiện khuôn mặt khác nhau. Ngay cả một nụ cười lớn, cũng có thể làm cho hệ thống giảm tính hiệu quả. Ngoài ra còn có sự không thống nhất trong các bộ dữ liệu được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu.
Luận văn Nghiên Cứu Ứng Dụng Kỹ Thuật Học Bán Giám Sát Vào Lĩnh Vực Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt , các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh dựa trên đối sánh đặc trưng SIFT, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620
Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh dựa trên đối sánh đặc trưng SIFT, cho các bạn tham khảo
Similar to Đề tài khoa học tiềm năng: Nghiên cứu xây dựng hệ thống Quảng cáo ảnh theo nội dung. Mã số KC.01.TN10/11-15 (20)
Luận văn: Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh, HAY
Đề tài khoa học tiềm năng: Nghiên cứu xây dựng hệ thống Quảng cáo ảnh theo nội dung. Mã số KC.01.TN10/11-15
1. ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TIỀM NĂNG
NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý QUẢNG CÁO
TRONG CÁC DỊCH VỤ CHIA SẺ HÌNH ẢNH TRỰC TUYẾN
Mã số: KC.01.TN10/11-15
Đơn vị chủ trì : Công ty CP Dịch vụ CNTT Naiscorp
Nhóm thực hiện: KS. Nguyễn Khánh Toàn
TS. Lê Thị Lan
SV. Nghiêm Tiến Viễn
09/10/14 1
2. NỘI DUNG
• Thông tin chung về đề tài
• Mục tiêu của đề tài
• Các nội dung nghiên cứu trong đề tài
• Kết quả đạt được
• Kết luận
09/10/14 2
3. Thông tin chung về đề tài
• Công ty Naiscorp - đơn vị chủ trì
– Tạo nền tảng Server/website
– Kết nối các module
– Nghiên cứu định hướng kinh doanh
• Trung Tâm MICA – đơn vị phối hợp
– Nhận dạng đối tượng và khung cảnh trong ảnh
– Cải tiến nâng cao chất lượng module
– Module được nghiên cứu khá độc lập với hệ
thống
09/10/14 3
4. Mục tiêu và nội dung khcn
Ý tưởng của đề tài:
•Google rất thành công với hệ thống Ads Word
– Bản chất là tìm xâu quảng cáo phù hợp với nội
dung dạng text
•Nhóm dự án muốn làm việc tương tự với ảnh
– Nhận dạng đối tượng/ khung cảnh trong ảnh
– Tìm xâu quảng cáo phù hợp với ảnh
– Đưa ảnh kèm với quảng cáo cho khách hàng
09/10/14 4
6. Hoạt động của hệ thống
• Kho ảnh từ 2 nguồn
– Người dùng tự Upanh lên
– Trang web có chứa ảnh
• Lấy ảnh từ kho -> Nhận dạng ảnh -> Tìm ra
đối tượng/ khung cảnh chứa trong ảnh
• Khách hàng quảng cáo
– Gắn 1 đối tượng quảng cáo với 1 xâu quảng cáo
• Nếu trong ảnh có chứa đối tượng/khung cảnh
-> Hiển thị xâu quảng cáo
09/10/14 6
7. Nội dung cần nghiên cứu
• Nghiên cứu xây dựng Cơ sở hạ tầng
– Back–End: Hệ thống database, sao lưu dữ liệu
– Front-End: DNS, Load Balance, Webserver
• Nhận dạng ảnh
– Nhận dạng đối tượng trong ảnh
– Nhận dạng khung cảnh trong ảnh
• Kết nối và vận hành hệ thống
– Thử nghiệm chức năng nhận dạng
– Thử nghiệm chức năng quảng cáo
09/10/14 7
8. Phần 1: Nền tảng cho Quảng Cáo
Nghiên cứu công nghệ Webserver Portal cho phép phục vụ hàng
triệu lượt truy vấn mỗi ngày
Công nghệ lưu trữ phân tán
o Hệ thống file phân tán (Hadoop, GlusterFS, Riak Store,
OpenStack Swift
o Hệ thống caching (Varnish Cache trên RAM, Squid trên SSD,
Nginx Cache trên HDD
09/10/14 8
9. Phần 2. Engine nhận dạng ảnh
Nội dung đăng ký theo thuyết minh đề tài Kết quả đạt được
- Tìm hiểu và đánh giá các kết quả đã đạt
được về nhận dạng đối tượng, khung cảnh
trong ảnh
- Tìm hiểu và phân tích các lớp đối tượng,
khung cảnh trong ảnh
Báo cáo phân tích và đánh giá
Cơ sở dữ liệu ảnh khung ảnh
- 5 khung cảnh (biển, chùa, núi, phố, rừng)
- 500 ảnh/khung cảnh
- Thu thập từ CSDL của Naiscorp và một vài
CSDL chuẩn khác
Cơ sở dữ liệu ảnh đối tượng
-10 lớp đối tượng
- 500 ảnh/đối tượng
- Thu thập từ CSDL của Naiscorp và một vài
CSDL chuẩn khác
Xây dựng groundtruth cho các ảnh trong
CSDL
Nội dung 2.1: Phát hiện và nhận dạng các
đối tượng trong ảnh
Mô đun phát hiện và nhận dạng đối tượng
Nội dung 2.2: Nhận dạng khung cảnh Mô đun nhận dạng khung cảnh
Nội dung 2.3: Thử nghiệm và đánh giá
hiệu quả của engine nhận dạng ảnh
Các kết quả thử nghiệm, đánh giá online và
offline của các mô đun xây dựng
10. Nhận dạng khung cảnh
- Định nghĩa bài toán:
o Đầu vào: 1 ảnh
o Đầu ra: tên của khung cảnh có trong ảnh (ví dụ: biển, núi
v.v.)
Núi
11. Nhận dạng đối tượng trong ảnh
- Định nghĩa bài toán:
o Phát hiện: Xác định sự tồn tại
của đối tượng trong ảnh
o Nhận dạng: Xác định lớp mà
đối tượng thuộc vào
Người
Xe Người Bò
Ngựa
Chó
- Các khó khăn của bài toán
o Thay đổi hướng nhìn
o Thay đổi ánh sáng
o Thay đổi kích thước, diện mạo
Thay đổi hướng nhìn
Thay đổi kích
Thay đổi ánh sáng thước
12. Engine nhận dạng Ảnh đầu
vào
(1)
Nhận dạng đối tượng Nhận dạng khung
cảnh
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
Máy bay
Đồng hồ
Giày dép
Hoa
Kính
Laptop
Người
Ôtô
Thuyền
Xe máy
Biển
Chùa
Đường
phố
Núi
Rừng
Hệ thống nhận dạng đối tượng / Khung cảnh
Vector M
chiều (M là số
lớp khung
Đầu ra của hệ thống
nhận dạng
(2)
Vector N
chiều (N là số
lớp đối tượng)
cảnh)
Không có
đối tượng
(2)
13. Nhận dạng khung cảnh
Ảnh đầu
vào
Trích chọn
đặc trưng
GIST, LDO, Phân
bố màu sắc
Nhận dạng (SVM, KNN)
Kết quả
đầu ra
Cở sở dữ liệu
Tiền xử lý
Trích chọn
đặc trưng
Huấn luyện bộ phân lớp
(SVM, KNN)
Các bộ phân lớp
Pha huấn luyện Pha nhận dạng
14. Nhận dạng khung cảnh
• Mô đun nh ận dạng khung cảnh trong đề tài:
- Nhận dạng 5 khung cảnh (biển, núi, chùa chiền,
đường phố, rừng)
- Thử nghiệm và đánh giá các đặc trưng và
phương pháp nhận dạng khung cảnh
- Color histogram + color moment + SVM
- Local dominant orientation (LDO) + kNN
- GIST + kNN
• Đề xuất sử dụng GIST và kNN
50 100 150 200
200
150
100
50
Dominant Orientation
0.02
0.01
30
180 0
210
60
240
90
270
120
300
150
330
LDO feature
50 100 150 200
200
150
100
50
Dominant Orientation
0.02
0.01
30
180 0
210
60
240
90
270
120
300
150
330
LDO feature
15. Nhận dạng khung cảnh
Cơ sở dữ liệu khung cảnh:
• 2500 ảnh (5 khung cảnh * 500 ảnh/khung cảnh)
Kết quả nhận dạng:
•5 lớp khung cảnh,
•1250 ảnh huấn luyện (250 ảnh huấn luyện/khung cảnh)
•1250 ảnh thử nghiệm (250 ảnh thử nghiệm/khung cảnh )
Tên khung
cảnh
ID Phân
bố màu
LDO GIST
Biển 0 64.2 51 86.8
Chùa 1 68.2 55 93
Núi 2 60.4 48 82.9
Đường phố 3 66.2 59 92.4
Rừng 4 80.1 64 84.7
Trung bình 67.82 55 87.96
Thời gian thực hiện trung bình:
96.5 ms/ảnh (core i5-2520M CPU
@ 3.2 GHz x 2
RAM: 8GB) ~ 10 ảnh/s
Báo cáo chi tiết thử nghiệm đi kèm
16. Nhận dạng đối tượng trong ảnh
Ảnh đầu
vào
Quét cửa sổ
trên ảnh
Trích chọn
đặc trưng
Nhận dạng (Adaboost,
SVM, KNN)
Haar, HoG, Gist
Kết quả
đầu ra
Cở sở dữ liệu
Tiền xử lý
Trích chọn
đặc trưng
Huấn luyện bộ phân lớp
(Adaboost, SVM, KNN)
Các bộ phân lớp
Pha huấn luyện Pha nhận dạng
17. Nhận dạng đối tượng trong ảnh
Đặc trưng Haarlike
M i đ c tr ng Haar-like bao g m hai ỗ ặ ư ồ hoặc ba hình chữ nhật đen và
trắng kề nhau
Đặc trưng HOG:
Lược đồ hướng các vector gradient
Đặc trưng GIST:
Tập đầu ra của các bộ lọc
Gabor
Averaging over a grid
64 x64 for each filter output
18. Nhận dạng đối tượng trong ảnh
Dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm
Huấn luyện: 250 ảnh mỗi lớp x 10 lớp = 2500 ảnh
Thử nghiệm: 250 ảnh mỗi lớp x 10 lớp = 2500 ảnh
Ảnh positive của lớp này có thể là ảnh negative của lớp khác
19. Nhận dạng đối tượng trong ảnh
Kết quả thử nghiệm
ST
T
Tên lớp
Haar-
Adaboo
st
HOG
-SVM
Gist -
KNN
1 Điện thoại di
động 0.97 0.67 0.88
2 Đồng hồ 0.98 0.95 0.81
3 Giầy dép 0.34 0.67 0.73
4 Hoa 0.90 0.76 0.75
5 Kính 0.91 0.87 0.98
6 Laptop 0.62 0.78 0.99
7 Người 0.91 0.90 0.77
8 Xe oto 1.00 0.85 0.91
9 Tàu thuyền 1.00 0.78 0.92
10 Xe máy 0.56 0.88 0.96
Trung bình 0.82 0.81 0.87
Th i ờ gian thực hiện trung bình:
88 ms/ảnh (core i5-2520M CPU
@ 3.2 GHz x 2
RAM: 8GB) > 10 ảnh/s
20. Kết quả của đề tài
• Website www.quangcaoanh.com ở
quy mô phòng thí nghiệm
– Cho phép thử nghiệm chức năng nhận
dạng ảnh
– Cho phép thử nghiệm chức năng gắn
quảng cáo trên các ảnh
– Ảnh được lấy từ các website khác
• Cho phép thống kê quảng cáo
09/10/14 20
21. Kết quả của đề tài
o Sản phẩm trung gian:
Phần mềm nhận dạng đối tượng/khung cảnh trong ảnh
o Bài báo khoa học:
02 bài đ c ch p nh n trong h i ngh ượ ấ ậ ộ ị quốc tế (Commantel
2012, Seatuc 2013)
01 bài báo được gửi cho Tạp chí Khoa học và công nghệ các
Trường kỹ thuật đang chờ kết quả phản biện
o Đào tạo:
01 học viên cao học đang được đào tạo trong đề tài
09/10/14 21
26. KẾT LUẬN
• Đ tài ề đã hoàn thành các mục tiêu của
chương trình tiềm năng
• Sản phẩm của đề tài là một hệ thống quảng
cáo dựa vào nội dung ảnh hoàn thiện quy mô
phòng thí nghiệm
• Định hướng quảng cáo dựa trên nội dung là
đúng và đi trước xu hướng công nghệ
• Tiềm năng của thị trường sản phẩm là rất lớn
• Đề tài nên được đầu tư để phát triển thêm
09/10/14 26