Tên đề tài: “Kết hợp xếp hạng đa tạp và học độ đo tương tự cho tra cứu ảnh”.

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin;              Mã số: 9480201

Cán bộ hướng dẫn khoa học:     TS Ngô Hoàng Huy – Trường Đại học CMC, TS Nguyễn Văn Đoàn – Trường Đại học Điện Lực.

Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Điện Lực.

Hội đồng chấm luận án gồm: 

1	PGS.TS. Nguyễn Hà Nam	Chủ tịch
2	PGS.TS. Phan Văn Hải	Phản biện
3	PGS. TS. Nguyễn Long Giang	Phản biện
4	PGS.TS. Ngô Quốc Tạo	Phản biện
5	TS. Nguyễn Phúc Hậu	Thư ký
6	PGS.TS. Lê Trọng Vĩnh	Ủy viên
7	TS. Nguyễn Thị Thanh Tân	Ủy viên

Tóm tắt nội dung luận án:

Mục tiêu của luận án là đề xuất được một số giải pháp nâng cao độ chính xác tra cứu ảnh dựa trên nội dung theo tiếp cận xếp hạng đa tạp bao gồm: (1) Nghiên cứu thuật toán xếp hạng đa tạp hiệu quả, nghiên cứu kết hợp nhiều bộ xếp hạng hình ảnh theo đặc trưng mức thấp với xếp hạng của hình ảnh đặc trưng mức cao. (2) Nghiên cứu xây dựng độ đo tương tự ảnh theo tiếp cận học bán giám sát các giá trị xếp hạng EMR để giải quyết việc ảnh tra cứu nằm ngoài cơ sở dữ liệu.

 Những đóng góp mới của luận án.

- Những đóng góp mới về lý luận:

(1) Nghiên cứu đề xuất thuật toán kết hợp xếp hạng tuyến tính hoặc phi tuyến của nhiều xếp hạng EMR cho loại đặc trưng mức thấp và đặc trưng mức cao (đặc trưng vector nhúng, đặc trưng CNN) và ứng dụng hiệu quả cho tra cứu ảnh với một hoặc nhiều ảnh truy vấn.

+ Đề xuất các cách kết hợp xếp hạng của nhiều xếp hạng EMR cho đặc trưng mức tháp, đặc trưng mức cao.

+ Đề xuất các thuật toán CoEMR (L,S,P) và EMR-FRMQ nâng cao hiệu quả cho tra cứu ảnh với một hoặc nhiều ảnh truy vấn.

(2) Nghiên cứu xây dựng độ đo tương tự ảnh được học theo tiếp cận học bán giám sát và kỹ thuật học máy hồi quy từ kết quả xếp hạng EMR và ứng dụng hiệu quả trong tra cứu ảnh. Phương pháp này có thể: (a) xây dựng độ đo tương tự ảnh thông qua tiếp cận học bán giám sát các giá trị xếp hạng EMR. (b) tính toán độ tương tự ảnh sử dụng EMR learning. Vận dụng kết quả xếp hạng dựa trên EMR cải tiến cho bài toán nhận dạng nhãn ảnh theo tiếp cận nhận dạng khuôn mẫu (template).

- Những kết luận mới về đánh giá thực tiễn:

Kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào nội dung (Content-Based Image Retrieval - CBIR) đã được phát triển để tìm kiếm các hình ảnh có liên quan từ cơ sở dữ liệu dựa trên đối tượng hoặc nội dung của hình ảnh đầu vào. Đây là một bài toán được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực thị giác máy tính và mang lại hiệu quả kinh tế trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như: tìm kiếm khuôn mặt, vân tay, hình ảnh y tế, kỹ thuật hình sự, thương mại điện tử và nhiều ứng dụng khác.

Hội đồng chấm luận án đã thống nhất và kết luận: Luận án đã đáp ứng những yêu cầu về nội dung và hình thức của một luận án tiến sĩ chuyên ngành Công nghệ thông tin. Hội đồng đã thống nhất đề nghị cấp bằng tiến sĩ chuyên ngành Công nghệ thông tin cho Nghiên cứu sinh Trần Văn Huy.

PGS.TS. Đậu Bá Thìn – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Hồng Đức tặng hoa chúc mừng tân tiến sĩ Trần Văn Huy 

 

Tin nổi bật

Tuyển sinh 2025

TIN LIÊN QUAN