ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
------
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
***********
THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ
1. Họ và tên học viên: Phạm Thị Lan Anh ... 2. Giới tính: Nữ ...
3. Ngày sinh: 02/08/1991 ... 4. Nơi sinh: Hưng Yên ...
5. Quyết định công nhận học viên số: 639/QĐ-CTSV .. , ngày…03...tháng.9...năm 2015 6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Chuyển hệ đào tạo từ hệ Chuẩn Quốc tế sang hệ đào tạo Chuẩn Quốc gia (3/2017) ...
(ghi các hình thức thay đổi và thời gian tương ứng)
7. Tên đề tài luận văn: Nghiên cứu mô hình học từ điển thưa ứng dụng trong nhận dạng thóc giống.
(tên luận văn chính thức đề nghị bảo vệ)
8. Chuyên ngành: Khoa học máy tính ... 9. Mã số: 8480101.01 10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: Phó giáo sư. Tiến sĩ. Nguyễn Thị Thủy
Cán bộ đồng hướng dẫn: Phó giáo sư. Tiến sĩ. Lê Thanh Hà ...
(ghi rõ chức danh khoa học, học vị, họ và tên) 11. Tóm tắt các kết quả của luận văn:
- Nghiên cứu lý thuyết về thị giác máy tính, bài toán nhận dạng ảnh và ứng dụng nhận dạng ảnh trong nông nghiệp
- Nghiên cứu mô hình học từ điển và biểu diễn thưa
- Cài đặt mô hình LC-KSVD (đại diện cho học từ điển thưa) và mô hình DPL (đại diện cho học từ điển không đảm bảo thưa)
- Áp dụng mô hình đã có thay đổi một số tham số trong mô hình để phù hợp với bộ dữ liệu ảnh ký tự biển số xe và ảnh thóc giống được thu nhận từ thực tế Việt Nam.
- So sánh thời gian và kết quả dự đoán nhận dạng giữa mô hình học từ điển có đảm bảo tính thưa và mô hình học từ điển không đảm bảo tính thưa để đưa ra kết luận sự ảnh hưởng của ràng buộc thưa trong mô hình học từ điển với hai bộ dữ liệu trên và giải thích kết quả đạt được.
(nêu tóm tắt các kết quả của luận văn, nhấn mạnh các kết quả mới nếu có)
12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: (nếu có) Xây dựng hệ thống nhận dạng thóc giống tự động có sử dụng mô hình học từ điển thưa ...
13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: (nếu có) Cài đặt thử nghiệm thêm mô hình trên một số bộ dữ liệu khác. Ngoài ra, nghiên cứu, tìm hiểu thêm các kỹ thuật tăng tính rời rạc (incoherent) cho các từ trong từ điển được học của mô hình LC-KSVD nhằm giảm kích thước từ điển với mong muốn cải thiện thời gian tính toán của mô hình. ...
14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận văn: ...
(liệt kê các công trình theo thứ tự thời gian nếu có)
Ngày tháng năm 2018 Xác nhận của cán bộ hướng dẫn
(Kí và ghi rõ họ tên)
Ngày tháng năm 2018 Học viên
(Kí và ghi rõ họ tên)
Xác nhận của cán bộ đồng hướng dẫn (Kí và ghi rõ họ tên)
Chú ý: Bản “Thông tin về luận văn thạc sĩ” được soạn thảo bằng Microsoftword, font unicode Times New Roman, cỡ chữ 13. Phần “Tóm tắt các kết quả của luận văn” dài không quá 1 trang A4.
VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND ENGINEERING
------
SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom – Happiness
***********
INFORMATION ON MASTER’S THESIS
1. Full name : Pham Thi Lan Anh ... 2. Sex: Female ...
3. Date of birth: 02/08/1991 ... 4. Place of birth: Hung Yen ...
5. Admission decision number: 639/QĐ-CTSV Dated 03/9/2015 ...
6. Changes in academic process: ... ...
(List the forms of change and corresponding times)
7. Official thesis title: Dictionary learning and sparse coding model for rice seed images identification
8. Major: Computer Science ... 9. Code: 15025064 ...
10. Supervisors: Associate Professor. PhD. Nguyễn Thị Thủy Co – Supervisors: Associate Professor. PhD. Lê Thanh Hà.
(Full name, academic title and degree) 11. Summary of the findings of the thesis:
- Studying about computer vision, image recognization and its application for Agriculture - Studying dictionary learning and sparse coding model
- Deployment of the LC-KSVD model and DPL model
- Tuning parameters of models for licence plate number recognization and rice seeds identification.
- Analyzing the experimental results of the dictionary learning and sparse coding model (Summarize them with stress on the new findings, if any)
12. Practical applicability, if any: Building images identification systems for rice seed recognization based on Dictionary Learning and Sparse Coding Model.
13. Further research directions, if any: Implement model with a different data sets.
Studying about incoherence of the atoms in dictionary of the LC-KSVD model to reduce the dictionary size ... ...
14. Thesis-related publications: ... ...
(List them in chronological order)
Date: ...
Signature: ...
Full name: ...
Date: ...
Signature: ...
Full name: ...
Date: ………..
Signature: ………
Full name: ………
Date: ……….. Signature: ……… Full name: ………
Date: ...
Signature: ...
Full name: ...
Note: “Information on Master’s Thesis” must be processed on Microsoft Word, font Unicode Times New Roman, letter size 13. “Summary of the findings of the thesis” should be one-A4 page long.
