Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây, có tương tác với người sử dụng - NCS Nguyễn Thị Thanh Nhàn


Ngày đăng: 09/01/2020
Tên luận án: Nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây, có tương tác với người sử dụng
Ngành: Khoa học máy tính                                        Mã số: 9480101
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Thị Thanh Nhàn
Người hướng dẫn khoa học:
                                                   1. PGS.TS. Lê Thị Lan
2. PGS. TS. Hoàng Văn Sâm
 
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
 
TÓM TẮT KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN
 
  1. Một phương pháp nhận dạng cây dựa trên ảnh lá nền phức tạp được đề xuất. Phương pháp đề xuất sử dụng phương pháp phân đoạn tương tác từ người dùng cho phép xác định vùng lá cần quan tâm. Các đặc trưng sau đó được trích chọn và biểu diễn bởi bộ mô tả đặc trưng nhân cải tiến. Các kết quả thực nghiệm trên các cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn khác nhau đã chỉ ra hiệu quả của phương pháp vượt qua nhiều phương pháp hiện đại dựa trên các đặc trưng được trích chọn thủ công.
  2. Một phương pháp kết hợp đề xuất kết hợp nhận dạng cây dưa trên hai bộ phận được đề xuất. Đây là phương pháp kết hợp giữa luật nhân và phương phân kết hợp dựa trên phân lớp. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra hiệu quả của phương pháp so với các phương pháp kết hợp dựa trên sự biến đổi và phương pháp kết hợp dựa trên phân lớp.
  3. Một mô đun nhận dạng cây dựa trên hình ảnh được phát triển và triển khai trong ứng dụng tìm kiếm cây thuốc Việt Nam VnMed.

Name of dissertation: Interactive and multi-organ based plant species identification
Major: Computer Science                      Code No: 9480101
Name of PhD. Student: Nguyen Thi Thanh Nhan
Advisors:                                  1. Assoc. Prof. Dr. Le Thi Lan
                                         2. Assoc. Prof. Dr. Hoang Van Sam
Training Institution: Hanoi University of Science and Technology
 
Summary of new contributions of the Dissertation
 
  1. A complex background leaf-based plant identification method has been proposed. The proposed method takes the advantages of segmentation with a few interactions from the user to determine the leaf region. The features are then extracted on this region by the representative power of Kernel Descriptor (KDES). The experimental results obtained on different benchmark datasets have shown that the proposed method outperforms state of the art hand-crafted feature-based methods.
  2. One fusion scheme for two-organ based plant identification has been introduced. The fusion is an integration between a product rule and a classification-based approach. The proposed method outperforms transformation-based and classification-based approach.
  3. An image-based plant searching module has been developed and deployed in Vietnamese medicinal plant retrieval application named VnMed.
 

 Nguyễn Thị Thanh Nhàn.rar Chia sẻ bài viết lên facebook