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

Nội dung tài liệu: 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

1. TRÍCH YẾU LUẬN ÁN Nghiên cứu sinh: Nguyễn Thị Thanh Nhàn 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. Interactive and multi-organ based plant species identification. Ngành: Khoa học máy tính Mã số: 9480101 Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Đối tượng và mục đích nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu của luận án là nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây có tương tác với người sử dụng. Từ các kết quả nghiên cứu, luận án đề xuất xây dựng mô đun nhận dạng cây thuốc Việt Nam dựa trên ảnh các bộ phận của cây và được tích hợp trong ứng dụng tra cứu cây thuốc Việt Nam VnMed. Mục đích nghiên cứu Luận án bao gồm: - Nghiên cứu phương pháp nhận dạng cây dựa trên một bộ phận của cây, nhiều bộ phận của cây và các phương pháp thu thập dữ liệu. Từ đó đề xuất giải pháp nhận dạng cây dựa trên ảnh lá nền phức tạp, đề xuất kỹ thuật kết hợp cho nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây. - Giải pháp đề xuất cần có độ chính xác cao trong nhận dạng cây, hỗ trợ người dùng thao tác thuận tiện trong quá trình nhận dạng. - Xây dựng và thu thập cơ sở dữ liệu hình ảnh cây thuốc Việt Nam. - Phát triển một mô đun nhận dạng cây thuốc Việt Nam dựa trên hình ảnh nhiều bộ phận của cây, triển khai được trong môi trường thực tế, giúp người dùng nhận dạng được cây họ quan tâm. Mô đun sẽ được tích hợp vào hệ thống tra cứu cây thuốc của Việt Nam VnMed. Phương pháp nghiên cứu - Tìm hiểu và phân tích một số hệ thống nhận dạng cây. Đánh giá các ưu nhược điểm của các hệ thống đã có, từ đó đưa ra những căn cứ để phát triển hệ thống nhận dạng cây dựa trên ảnh nhiều bộ phận của cây. - Tìm hiểu và phân tích về các phương pháp nhận dạng cây dựa trên đơn bộ phận, các kỹ thuật phân đoạn, trích chọn đặc trưng, phân lớp liên quan. Tập trung các nghiên cứu liên quan đến nhận dạng cây từ ảnh lá trên nền phức tạp. Từ đó đề xuất phương pháp phân đoạn dựa trên tương tác với người sử dụng cho kết quả phân đoạn chính xác và áp dụng phương pháp trích chọn đặc trưng bền vững với các đặc trưng của lá để cho kết quả nhận dạng đạt độ chính xác cao. - Tìm hiểu các phương pháp học sâu, các mạng nơ ron tích chập, các nghiên cứu liên quan áp dụng các phương pháp học sâu cho nhận dạng cây, từ đó thực hiện áp dụng một vài mạng nơ ron tích chập cho bài toán nhận dạng cây. - Tìm hiểu các phương pháp kết hợp, phân tích các nghiên cứu liên quan cho nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận, từ đó đề xuất một phương pháp kết hợp dựa trên hai bộ phận cho độ chính xác cao.
2. - Tìm hiểu các phương pháp thu thập, đánh giá dữ liệu dựa trên cộng đồng, từ đó đưa ra đề xuất một hệ thống nhận dạng cây khi không có sẵn nguồn dữ liệu. - Xây dựng cơ sở dữ liệu cây thuốc Việt Nam. Phát triển hệ thống tra cứu cây thuốc Việt nam dựa trên ảnh nhiều bộ phận của cây có thể được ứng dụng thực tế cho người dùng. Mô đun của hệ thống đều được đánh giá thử nghiệm trên các cơ sở dữ liệu dùng chung của cộng đồng nghiên cứu và cơ sở dữ liệu tự xây dựng nhằm khẳng định tính hiệu quả của mô hình đề xuất. Các kết quả chính và kết luận của luận án Luận án tiến sĩ đã đề xuất một số phương pháp cho bài toán nhận dạng cây dựa trên nhiều ảnh bộ phận cây có tương tác với người sử dụng. Các đóng góp chính của luận án tiến sĩ được tóm lược như sau: - Đóng góp thứ 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. - Đóng góp thứ 2: Một phương pháp kết hợp nhận dạng cây dựa 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. Phương pháp đã cho kết quả vượt trội so với các phương pháp kết hợp dựa trên việc biến đổi và phương pháp dựa trên phân lớp. - Đóng góp thứ 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. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án Ý nghĩa khoa học: Luận án tiến sĩ đã đề xuất phương pháp nhận dạng cây dựa trên ảnh lá nền phức tạp, áp dụng phân đoạn tương tác watershed và biểu diễn đặc trưng dựa trên bộ mô tả đặc trưng nhân cải tiến. Luận án cũng đề xuất phương pháp kết hợp mới dựa trên việc kết hợp luật nhân và kỹ thuật kết hợp dựa trên phân lớp. Các đóng góp khoa học đều đã được khẳng định thông qua việc đánh giá hiệu năng về độ chính xác. Việc so sánh các kết quả đạt được của phương pháp đề xuất so với phương pháp hiện có cho thấy hiệu quả của phương pháp đề xuất trong nhận dạng cây dựa trên ảnh lá và dựa trên nhiều ảnh bộ phận của cây. Luận án cũng áp dụng các phương pháp học sâu cho nhận dạng cây. Cuối cùng luận án đã đề xuất một phương pháp nhận dạng cây khi không có sẵn nguồn dữ liệu. Một cơ sở dữ liệu hình ảnh lớn cho 596 loài đã được thu thập, sau đó được áp dụng cho hệ thống nhận dạng cây thuốc Việt Nam. Ý nghĩa thực tiễn: Hệ thống nhận dạng cây thuốc Việt Nam dựa trên hình ảnh đã được cài đặt trên nền tảng hệ điều hành Android, đã và đang được triển khai trong thực tế. TM. Tập thể hướng dẫn Nghiên cứu sinh