» Từ khóa: nhan dang hinh anh

Kết quả 1-4 trong khoảng 4

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 cntp 21/07/2025 0 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 cntp 21/07/2025 0 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
Nhận dạng văn bản tiếng Việt trong ảnh ngoại cảnh bằng học sâu

Bài viết này đề xuất một phương pháp hiệu quả để nhận dạng văn bản tiếng Việt trong ảnh ngoại cảnh. Phương pháp được đề xuất dựa trên ý tưởng kết hợp ba luồng xử lý đồng thời trong một công đoạn nhận dạng, bao gồm: (i) Nhận dạng (dự đoán) chuỗi ký tự từ hình ảnh; (ii) Xử lý ngữ cảnh; (iii) Hợp nhất và hiệu chỉnh lỗi.

10 p cntp 25/07/2024 55 0

Từ khóa: Nhận dạng văn bản tiếng Việt, Ảnh ngoại cảnh, Chuỗi ký tự từ hình ảnh, Xử lý ngữ cảnh, Phương pháp nhận dạng văn bản ngoại cảnh
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 cntp 28/03/2024 63 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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG THƯƠNG TP. HỒ CHÍ MINH

Địa chỉ: 140 Lê Trọng Tấn, P. Tây Thạnh, Q. Tân Phú, Tp. HCM
Điện thoại:0283 8163 318 - Email: infor@hufi.edu.vn - Website: https://huit.edu.vn

Phát triển bởi Thư viện số