Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân loại hình ảnh động vât sử dụng mạng nơ - ron tích chập : Khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản
2024
Tác giả
Cao, Thành Đạt
Nhan đề tạp chí
ISSN
Nhan đề tập
Nhà xuất bản
Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (Khoa Công nghệ thông tin)
Tóm tắt
Phát triển một mô hình học sâu sử dụng mạng nơ-ron tích chập để phân loại các loại động vật từ hình ảnh. Mạng nơ ron tích chập (CNN) có khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại và nhận diện động vật. Khả năng xử lý hình ảnh 2D một cách hiệu quả, giúp nhận diện các đặc điểm phức tạp của động vật. Phân loại và nhận diện hình ảnh động vật có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như bảo tồn động vật, nông nghiệp thông minh, và nghiên cứu sinh thái. Hỗ trợ trong việc theo dõi và quản lý các loài động vật hoang dã, từ đó bảo vệ môi trường. Mạng nơ ron tích chập có khả năng học từ dữ liệu lớn, giúp cải thiện độ chính xác theo thời gian khi có thêm dữ liệu mới. Đánh giá hiệu suất của mô hình qua các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Cung cấp công cụ hỗ trợ trong việc nhận diện và phân loại động vật, có thể ứng dụng trong bảo tồn động vật, nghiên cứu sinh học, và các ứng dụng thương mại như nhận diện động vật trong ảnh.
Mô tả
56 tr.
Từ khóa chủ đề
CNN , Công nghệ AI , Phân loại hình ảnh