DSpace Community:http://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/5402024-03-29T13:35:48Z2024-03-29T13:35:48ZTHEO DÕI ĐỐI TƢỢNG DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ TỐI ƢU HOÁ BẦY ĐÀNVũ Tuấn, Anhhttp://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/9182017-01-11T03:57:52Z2017-01-11T00:00:00ZTitle: THEO DÕI ĐỐI TƢỢNG DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ TỐI ƢU HOÁ BẦY ĐÀN
Authors: Vũ Tuấn, Anh
Abstract: Vấn đề phát hiện, nhận dạng, phân tách và hiểu ngữ nghĩa của đối tượng
trong ảnh/video đã được nghiên cứu rộng rãi trong trong lĩnh vực thị giác
máy tính hàng thập kỷ qua. Các nghiên cứu được nhanh chóng phát triển
nhờ những tiến bộ trong một số lĩnh vực liên quan như: việc phát triển các
mô hình toán học phức tạp, các nghiên cứu chuyên sâu về nhận thức tri giác
(cognitive vision), năng lực của các hệ thống tính toán, các giải thuật thông
minh, cũng như đòi hỏi của kiểm thử trên các bộ dữ liệu lớn.
Với mong muốn tham gia vào hướng nghiên cứu còn mới này và giúp các hệ
thống giám sát đạt hiệu quả cao hơn và giảm được chi phí con người chúng
tôi thực hiện đề tài “Theo dõi đối tượng dựa trên giải thuật di truyền và tối
ưu hoá bầy đàn” .Luận văn này được cấu trúc các phần như sau. Chương
tiếp theo là một định nghĩa cơ bản được sử dụng trong luận văn, bao gồm: lý
thuyết trích xuất đặc trưng, giải thuật phân cụm fuzzy c-partition và giải
thuật di truyền. Chương ba trình bày cách tiếp cận giải quyết bài toán theo
dõi đối tượng của luận văn. Cách tiếp cận này được ứng dụng giải quyết với
đối tượng cụ thể là phương tiện giao thông chụp từ ảnh UAV, các kết quả
thử nghiệm chỉ ra ở chương bốn. Và cuối cùng các kết luận được đưa ra ở
chương năm2017-01-11T00:00:00ZPHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NỘI SUY NHẰM TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG VIDEO TRONG 3D-HEVCVũ Duy, Khươnghttp://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/9172017-01-11T03:55:41Z2017-01-11T00:00:00ZTitle: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NỘI SUY NHẰM TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG VIDEO TRONG 3D-HEVC
Authors: Vũ Duy, Khương
Abstract: DIBR là 1 trong những kỹ thuật phổ biến được sử dụng để biểu diễn các khung
hình ảo. Một hình ảnh màu và bản đồ độ sâu cho mỗi điểm ảnh tương ứng của nó được11
sử dụng cho tổng hợp 3D dựa trên nguyên tắc hình học. Tuy nhiên, việc trích xuất chính
xác độ lệch hay bản đồ độ sâu tiêu tốn nhiều thời gian và rất khó khăn. Hơn nữa, sẽ tồn
tại các hố và nhiễu biên (boundary noise) [5] trong hình ảnh tổng hợp do các occlusion
và sai số độ lệch. Các nhiễu biên xảy ra do không chính xác biên giữa độ sâu và vân ảnh
trong suốt quá trình tổng hợp 3D và điều này đã gây ra những điểm bất thường trong
khung hình ảo được sinh ra. Ngoài ra, các hố thông thường (common-holes) [6] cũng
được tạo ra trong khi tổng hợp lên khung hình ảo. Các hố thông thường này được khắc
phục dựa trên thông tin các vùng xung quanh hố. Tuy nhiên, việc khắc phục các hố
thông thường là khó khăn về quá trình thực hiện và về mặt thị giác. Do đó chúng ta cần
cách mới để thực hiện lấp đầy các hố này với hiệu suất cao nhất. Để lấp đầy các hố thông
thường, phương pháp nội suy tuyến tính và phương pháp inpainting được đề xuất.
Phương pháp inpainting [7] ban đầu được sử dụng để khôi phục các vùng hư hại của ảnh
bằng cách ước lượng giá trị từ thông tin màu sắc được cung cấp. Phương pháp này
thường được dùng để khắc phục các vùng hư hại của ảnh. Phương pháp nội suy tuyến
tính là việc thêm hoặc trừ đi các giá trị điểm ảnh ở vị trí đối diện xung quanh vùng các
hố. Tiến trình này yêu cầu ít thời gian nhưng chất lượng hiện tại của các hố là không
hiệu quả. Chính vì vậy, việc nghiên cứu một phương pháp nội suy mới nhằm nâng cao
chất lượng video là điều cần thiết. Thuật toán Hole filling SWA là thuật toán dựa trên
trọng số trung bình về độ sâu và sử dụng các thông tin về gradient để lấp đầy các hố12
trong video. Thuật toán này đã đáp ứng yêu cầu cấp thiết, nhằm nâng cao chất lượng
video thực tế.
Trong luận văn này, luận văn sẽ nghiên cứu các vấn đề về 3DTV, TV, các phần
mềm tham chiếu, cài đặt thuật toán Hole filling SWA (Spiral weighted average
algorithm) [6] và cuối cùng so sánh hiệu suất so với các thuật toán Hole filling khác.2017-01-11T00:00:00ZNGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY VÀO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MÃ ĐỘCVõ Văn, Trườnghttp://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/9162017-01-11T03:54:00Z2017-01-11T00:00:00ZTitle: NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY VÀO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MÃ ĐỘC
Authors: Võ Văn, Trường
Abstract: gày nay song song với sự bùng nổ mạnh mẽ của công nghệ thông tin và
sự phát triển của Internet toàn cầu là các nguy cơ mất an toàn thông tin đang
trở nên trầm trọng và nguy hiểm hơn, trong đó mã độc hại đang là các hiểm
họa hàng đầu bởi khả năng có thể lây lan phát tán trên các hệ thống máy tính
và thực hiện các hành vi tấn công bất hợp pháp. Mã độc đang ngày càng tiến
hóa với những biết thể đa dạng, với những cách thức che dấu ngày càng tinh
vi hơn. Có thể nói phát hiện và ngăn chặn mã độc đang là một thách thức
được đặt ra trong lĩnh vực An toàn thông tin. Các phương pháp phát hiện mã
độc thông thường chủ yếu sử dụng kỹ thuật so sánh mẫu dựa trên cơ sở dữ
liệu mã độc được xây dựng và định nghĩa từ trước, tuy nhiên phương pháp
này bộc lộ nhiều nhược điểm đó là không có khả năng phát hiện ra các mẫu
mã độc mới, số lượng dữ liệu mã độc ngày càng gia tăng làm cho cơ sở dữ
liệu mẫu trở nên ngày càng lớn. Hiện nay hướng nghiên cứu dựa vào các mô
hình học máy để phân loại và phát hiện mã độc đang tỏ ra là phương pháp
tiềm năng và hiệu quả khi có thể cải thiện được các nhược điểm đã nêu ở trên
so với phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, một trong những vấn đề được
quan tâm là làm sao để xây dựng được mô hình học máy tốt nhất đạt hiệu quả
chính xác và hiệu suất cao. Trong đó một yếu tố quan trọng được xem là
quyết định chính là giải pháp trích chọn đặc trưng. Trong các phần nghiên
cứu của luận văn này tôi trình bày về phương pháp ứng dụng học máy vào
xây dựng các mô hình phát hiện mã độc trong đó các thực nghiệm dựa trên
phương pháp phân tích tĩnh mã độc, tiền xử lý dữ liệu bằng kỹ thuật dịch
ngược đưa các file dữ liệu mẫu về dạng mã hex và thực hiện khai phá dữ liệu
text sử dụng các mã n-gram byte là các đặc trưng ban đầu .Sau đó các dữ liệu
đặc trưng này sẽ được trích chọn ra một bộ dữ liệu đặc trưng tốt nhất để xây
dựng mô hình trên cơ sở giải pháp trích chọn đặc trưng mà trong luận văn
này tôi đã tập trung nghiên cứu và đề xuất. Các kết quả của luận văn được
thực nghiệm trên khoảng 4698 file mẫu thực thi trên nền Windows trong đó
2373 file mã thông thường và 2325 file mẫu mã độc với nhiều thể loại đa
dạng như Backdoor, Virus, Trojan, Worm...2017-01-11T00:00:00ZTÌM HIỂU VÀ ĐÁNH GIÁ KỸ THUẬT MÔ HÌNH HÓA LUỒNG TƯƠNG TÁC IFML TRONG PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG DI ĐỘNGTạ Xuân, Khiêmhttp://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/9152017-01-11T03:52:23Z2017-01-11T00:00:00ZTitle: TÌM HIỂU VÀ ĐÁNH GIÁ KỸ THUẬT MÔ HÌNH HÓA LUỒNG TƯƠNG TÁC IFML TRONG PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG DI ĐỘNG
Authors: Tạ Xuân, Khiêm
Abstract: Giới thiệu về phát triển ứng dụng hướng mô hình và lập trình ứng dụng di động.
Tập trung tìm hiểu về kỹ thuật phát triển ứng dụng hướng mô hình nhằm áp dụng
trong lập trình ứng dụng di động. Tìm hiểu về xu hướng mới trong lập trình đi
động hiện nay: Lập trình di động đa nền tảng, các công cụ và ưu nhược điểm của
chúng.
Tìm hiểu và trình bày về kỹ thuật mô hình hóa luồng tương tác. Tìm hiểu sâu hơn
về phát triển ứng dụng hướng mô hình với kỹ thuật mô hình hóa luồng tương tác
cũng như cách tiếp cận cho kỹ thuật sinh mã tự động. Phạm vi ứng dụng nói
chung và khả năng ứng dụng cho nền tảng di động nói riêng.
Vận dụng và thực nghiệm kỹ thuật mô hình hóa luồng tương tác IFML trong quá
trình phát triển ứng dụng di động MealNote. Xây dựng một phiên bản khác của
ứng dụng MealNote sử dụng phương pháp truyền thống nhằm so sánh, đánh giá
kỹ thuật IFML. Đề xuất các tiêu chí đánh giá kỹ thuật IFML dựa theo các báo cáo
khoa học, nghiên cứu liên quan.
Đưa ra đánh giá về kỹ thuật mô hình hóa luồng tương tác một cách chi tiết dựa
trên các tiêu chí chính cho quá trình phát triển/sử dụng ứng dụng di động. Các ưuđiểm và các điểm hạn chế của kỹ thuật IFML, các loại ứng dụng có thể áp dụng
IFML cũng như các ưu/nhược điểm của IFML trong quá trình phát triển ứng dụng
di động.2017-01-11T00:00:00Z