Nghiên Cứu Về Mạng Neural Tích Chập Và Ứng Dụng Cho Bài Toán Nhận Dạng Biển Số Xe

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

LÊ THỊ THU HẰNG

NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH

CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN

NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI, 2016

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

LÊ THỊ THU HẰNG

NGHIÊN CỨU VỀ MẠNG NEURAL TÍCH

CHẬP VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN

NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE

Ngành : Công nghệ thông tin

Chuyên ngành : Kĩ thuật phần mềm

Mã số : 60480103

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Người hướng dẫn khoa học: TS.Nguyễn Văn Vinh

HÀ NỘI, 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dƣới sự hƣớng dẫn

của Tiến sĩ Nguyễn Văn Vinh. Các kết quả đạt đƣợc trong luận văn là sản phẩm

của riêng cá nhân, không sao chép của ngƣời khác. Nội dung của luận văn có tham khảo

và sử dụng một số thông tin, tài liệu từ các nguồn sách, tạp chí đƣợc liệt kê trong danh

mục các tài liệu tham khảo.

Tác giả luận văn

Lê Thị Thu Hằng

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................... 6

LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... 7

CHƢƠNG 1: MẠNG NEURAL VÀ MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP ........... 8

1. Mạng neural và mạng neural lan truyền ngƣợc ................................. 8

1.1. Giới thiệu về mạng Neural................................................................... 8

1.2. Một số kiểu mạng Neural................................................................... 10

1.3. Mạng Neural lan truyền ngƣợc MLP................................................. 12

2. Mạng neural tích chập......................................................................... 21

2.1. Định nghĩa mạng neural tích chập ..................................................... 21

2.2. Convolution (tích chập) ..................................................................... 22

2.3. Mô hình mạng neural tích chập ......................................................... 24

2.4. Xây dựng mạng neural tích chập ....................................................... 26

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE................. 39

2.1 Khái niệm về hệ thống nhận dạng biển số xe. ....................................... 39

2.1.1 Khái niệm......................................................................................... 39

2.1.2 Lịch sử và phát triển. ....................................................................... 39

2.1.3. Cách thức hoạt động của hệ thống nhận dạng biển số xe............... 40

2.1.4. Phân loại các ứng dụng nhận dạng biển số xe................................ 40

2.1.5. Ứng dụng thực tiễn tại Việt Nam.................................................... 41

2.1.6. Phân loại biển số xe. ....................................................................... 42

2.2. Phƣơng pháp nhận dạng biển số xe từ ảnh chụp của camera. .............. 44

2.2.1. Phƣơng pháp chuyển đổi Hough..................................................... 44

2.2.2. Phƣơng pháp hình thái học. ............................................................ 45

2.3. Phƣơng pháp nhận dạng ký tự trong biển số xe.................................... 46

2.4. Phạm vi nghiên cứu và hƣớng giải quyết. ............................................ 47

CHƢƠNG 3: ÁP DỤNG MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP TRONG NHẬN

DẠNG KÝ TỰ ............................................................................................... 49

3.1. Xây dựng mô hình mạng....................................................................... 49

3.2. Kết quả nhận dạng ký tự viết tay .......................................................... 52

3.3. Kết quả thực nghiệm nhận dạng biển số xe với mạng Neural tích chập54

3.4. Kết luận ................................................................................................. 55

3.5. Hƣớng phát triển của bài toán:.............................................................. 56

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................... 58