180 likes | 257 Views
โปรแกรมจำแนกรุ่นรถยนต์โครงสร้างแบบ Relative bag of words ( รุ่นสอง ). นายรัชภูมิ เกื้อภักดิ์ รหัสนักศึกษา 5010110422 อาจารย์ที่ปรึกษา ดร. อนันท์ ชกสุริวงค์. ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์. OUTLINE. ความสำคัญและที่มาของโครงงาน
E N D
โปรแกรมจำแนกรุ่นรถยนต์โครงสร้างแบบRelative bag of words (รุ่นสอง) นายรัชภูมิ เกื้อภักดิ์ รหัสนักศึกษา 5010110422 อาจารย์ที่ปรึกษา ดร. อนันท์ ชกสุริวงค์ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
. OUTLINE • ความสำคัญและที่มาของโครงงาน • วัตถุประสงค์ของโครงงาน • ขอบเขตของโครงงาน • ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ • โครงสร้างของระบบ • ความก้าวหน้าและงานที่ต้องพัฒนาต่อ • สรุปผลการทำงาน 1
. ความสำคัญและที่มาของโครงงาน จากการที่ได้ศึกษาโครงงานโปรแกรมจำแนกรุ่นรถยนต์(รุ่นแรก) โครงสร้างแบบถุงคำ (bag of words)ทำให้ทราบปัญหาว่าวิธีนี้ยังมีปัญหาอยู่หากจำนวนรถยนต์ในภาพมีจำนวนมากกว่าหนึ่งคัน วิธีการนี้จะจำแนกรุ่นรถยนต์ได้ไม่ดีเท่าที่ควร จึงต้องมีการศึกษาวิธีการที่มีประสิทธิภาพดีกว่าคือโครงสร้างแบบเชิงความสัมพันธ์ (relative bag of words) ซึ่งวิธีการนี้จะทำให้สามารถแก้ปัญหาดังกล่าวได้ จะทำให้การระบุรุ่นและยี่ห้อรถได้อย่างแม่นยำ 2
. ความสำคัญและที่มาของโครงงาน Car A Relative bag of words Car A Car B Car C 3
. วัตถุประสงค์ของโครงงาน • เพื่อพัฒนาโปรแกรมระบุรุ่นและยี่ห้อรถหลายคันในภาพแบบอัตโนมัติ • เพื่อพัฒนาวิธีการระบุรุ่นและยี่ห้อรถที่มีความแม่นยำและแก้ปัญหาจากโครงงานในรุ่นที่ 1 • เพื่อพัฒนาวิธีการระบุรุ่นและยี่ห้อรถแบบ relative bag of words 4
. ขอบเขตของโครงงาน • ออกแบบโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของรุ่นรถที่ใช้กับเทคนิคrelative bag of words • ใช้โครงสร้างแบบ relative bag of words ในการระบุรุ่นและยี่ห้อรถ • โปรแกรมสามารถระบุรุ่นและยี่ห้อรถในภาพที่มีจำนวนรถ 2 คันขึ้นไปแบบอัตโนมัติได้ โดยเป็นรถที่มีในฐานข้อมูล 5
. ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ • โปรแกรมช่วยให้การระบุรุ่นและยี่ห้อมีความสะดวกและรวดเร็วมากขึ้น • โปรแกรมสามารถระบุยี่ห้อและรุ่นรถที่มีจำนวนมากกว่าหนึ่งคันได้ • โปรแกรมระบุรุ่นและยี่ห้อรถได้อย่างแม่นยำ 6
. โครงสร้างของระบบ RECOGNITION INPUTIMAGE (จำแนก) Feature Extraction (SIFT) DB Recognition (MATCHING) Bag of Words Relative OUTPUT Feature Extraction (SIFT) TRAINING RALATIVE INPUT IMAGE (model) 7
. ความสัมพันธ์ของถุงคำ (Relative bags of words) BRAND: A BRAND:B Ga Gb A B A B Ga Gb 8
. ความก้าวหน้าและงานที่ต้องพัฒนาต่อ • โครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของรถยนต์ ด้านหน้า ด้านหลัง 9
. ความก้าวหน้าและงานที่ต้องพัฒนาต่อ • โครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของรถยนต์ ด้านข้างซ้าย ด้านข้างขวา 10
. ความก้าวหน้าและงานที่ต้องพัฒนาต่อ • ทดลอง match ภาพอย่างง่าย ( ภาพที่เหมือนกัน ) พัฒนาต่อ 11
. ความก้าวหน้าและงานที่ต้องพัฒนาต่อ • ทดลอง match ภาพอย่างง่าย ( ภาพที่ต่างกัน ) พัฒนาต่อ 12
. ความก้าวหน้าและงานที่ต้องพัฒนาต่อ • ออกแบบ Graphic User Interface 13
. สรุปผลการทำงาน • ออกแบบโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของรถยนต์เพื่อใช้ในการ match ภาพ ระหว่างภาพต้นแบบกับภาพรถที่อินพุตเข้ามา • ออกแบบ Graphic User Interface • เขียนโปรแกรมให้สามารถ match ภาพระหว่างภาพอินพุต กับภาพที่มีอยู่ในฐานข้อมูล 14
. ปัญหาและข้อเสนอแนะ • ยังมีความรู้ไม่มากเกี่ยวกับการใช้ไลบารี่ OpenCV • ไม่สามารถเขียนโค้ดให้ใช้งานร่วมกับ GUI ที่ออกแบบไว้ได้ 15
. สรุปผลการทำงาน ( ระยะเวลาการดำเนินงาน ) RBOW 16
. Relative bag of words …THANK YOU… 17