Tóm tắt Luận án Phát triển và nhận dạng đối tượng 3D trợ sinh hoạt của người khiếm thị - Lê Văn Hùng

Các đóng góp của luận án

Một số đóng góp chính của luận án như sau:

• Dóng góp 1: Dề xuất mới một bộ ước lượng bền vững (lược gọi là (GCSAC - Sự dồng thuận của các mẫu dựa trên rằng buộc hình học) để ước lượng các cấu trúc hình học cơ bản từ đám mây diem của các dối tượng. Thuật toán ước lượng dược dề xuất dựa trôn thuật toán RANSAC và là một biến the của RANSAC. Nó dựa trên ràng buộc hình học dể chọn 'mầu tốt' cho ước lượng các cấu trúc hình học cơ bàn. Hơn nữa, chúng tôi mỏ rộng GCSAC bàng cách sử dụng ràng buộc ngữ cành dể cài thiện kết quả ước lượng mô hình.

• Dóng góp 2: Dề xuất một nghiên cứu so sánh trên ba phương thức khác nhau cho việc nhận dạng dối tượng 3-D trong cành phức tạp. Kết quả là phương thức tốt nhất là sự kết hợp của kỹ thuật học sâu và bộ ước lượng bền vững GCSAC. Phương thức này phát huy các im diem của học sâu cho phát hiện dối tượng trên ảnh màu và khả thác bộ ước lượng bền vững dể ước lượng mô hình dầy dù của dối tượng dược truy vấn trên dữ liệu dám mây diem.

• Dóng góp 3: Phát triền thành công hệ thống dựa trên phương thức dề xuất cho việc phát hiện các dối tượng -3-D có cấu trúc hình học dơn giản trong môi trường phòng thí nghiệm. Phương thức này là sự kết hợp của phương thức phát hiện mặt phảng bàn, phương thức phát hiện và ước lượng dối tượng 3-D. Phương thức dề xuất dã dạt dược mục tiêu thời gian tính toán nhanh trong việc định vị và miêu tà dối tượng. Như kết quả thể hiện, hệ thống dề xuất có thể sử dụng dể hỗ trợ cho NKT cầm nám các dối tương truy vấn.