NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN HỌC SÂU KẾT HỢP CẢM BIẾN KINECT TRONG PHÂN LOẠI VẬT THỂ

Tóm tắt

Trong bài báo này, một hệ thống nhận diện vật thể sử dụng cảm biến Kinect
và mô hình học sâu để xử lý hình ảnh đối tượng được đề xuất. Mô hình học sâu
được áp dụng với cơ sở dữ liệu thu thập từ thực tế để đưa ra các đặc tính như hình
dạng, màu sắc. Bên cạnh đó sử dụng cảm biến Kinect còn giúp thu nhận thông tin
chiều sâu của đối tượng một cách dễ dàng. Các vật thể có tính chất khác nhau được
thử nghiệm như: hình tròn, hình vuông, hình tam giác, màu đỏ, màu xanh, màu
vàng với chiều cao khác nhau. Hệ thống đề xuất có khả năng phân loại đặc điểm
của mỗi đối tượng với độ chính xác cao với chi phí tiết kiệm. Kết quả thực nghiệm
cho thấy các đối tượng được phân loại với độ chính xác 92% với thời gian trung
bình nhận diện mỗi vật thể là 50ms. Qua đó thể hiện khả năng ứng dụng trong
thực tế của hệ thống đề xuất trong công việc phân loại vật thể.