TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG MỘT SỐ BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƢỜNG BỘ NGUY HIỂM TẠI VIỆT NAM LÊ CHÂN THIỆN TÂM PHẠM HỒNG THÁI BIÊN HÒA, THÁNG 11/2012 TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG MỘT SỐ BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƢỜNG BỘ NGUY HIỂM TẠI VIỆT NAM SVTH : LÊ CHÂN THIỆN TÂM PHẠM HỒNG THÁI GVHD : ThS TRẦN TIẾN ĐỨC BIÊN HÒA, THÁNG 11/2012 LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành đề tài có kiến thức ngày hơm nay, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám Hiệu tồn thể Thầy Cơ Khoa Cơng Nghệ Thơng Tin – Trường Đại Học Lạc Hồng tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu cho chúng em suốt trình học tập trường Chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc đến thầy Ths Trần Tiến Đức, người thầy tận tình hướng dẫn quan tâm, động viên chúng em suốt trình thực đề tài Chúng em xin chân thành cảm ơn đóng góp ý kiến để góp phần hồn thiện đề tài từ thầy Ths Huỳnh Cao Tuấn, thầy Ths Phan Mạnh Thường, thầy Ths Nguyễn Phát Nhựt Chúng em vơ cảm ơn nhiệt tình nhóm bạn hỗ trợ cho nhóm nghiên cứu trình khảo sát thực tế, lấy mẫu thực nghiệm, đánh giá kết hỗ trợ thiết bị cần thiết để nhóm hồn thành đề tài Chúng em bày tỏ lòng biết ơn đến người thân gia đình động viên tạo điều kiện giúp chúng em trình học tập sống Mặc dù chúng em cố gắng hoàn thành tốt đề tài khơng thể tránh khỏi sai sót định, mong thông cảm chia sẻ quý Thầy Cô bạn bè Chúng em xin gửi lời chúc sức khỏe thành đạt tới tất q thầy bạn Nhóm sinh viên thực đề tài Lê Chân Thiện Tâm – Phạm Hồng Thái Biên Hòa, Tháng 11 - 2012 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪNPHẢN BIỆN Biên Hịa, Ngày … tháng … năm 201… Kí tên Formatted: Vietnamese MỤC LỤC - Trang phụ bìa Lời cám ơn Mục lục Danh mục viết tắt Danh mục bảng hình PHẦN MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG VÀ NỀN TẢNG OPENCV 1.1 Các phương pháp phát biển báo giao thông 10 1.1.1, Phương pháp phát dựa màu sắc 10 1.1.2, Phương pháp phát dựa hình dạng 11 1.1.3, Phương pháp phát dựa máy học 14 1.2 Giới thiệu thư viện mã nguồn mở OpenCV 14 1.2.1, Lịch sử OpenCV 15 1.2.2, Kiến trúc OpenCV 16 1.3 Tiểu kết 17 CHƢƠNG 2: GIỚI THIỆU PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG 18 2.1 Khái quát phương pháp nhận dạng biển báo giao thông sử dụng đề tài 19 2.2 Xác định vùng đặc trưng chứa biển báo giao thông 20 2.2.1, Đặc trưng Haar-like 20 2.2.2, Thuật toán tăng tốc Adaboost 22 2.2.2.1, Tiếp cận Boosting 22 2.2.2.2, AdaBoost 23 2.3 Giới thiệu phương pháp phân tích thành phần (Principle Component Analysis_PCA) 25 2.3.1, Giới thiệu 25 2.3.2, Thuật toán PCA 27 2.4 Nhận dạng biển báo dùng phân lớp Support Vector Machine (SVM) 30 2.4.1, Phân lớp tuyến tính (Linear classifier) 30 2.4.2, Phân lớp phi tuyến (Nonlinear classifier) 34 2.5 Tiểu kết 35 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH 36 3.1 Chức chương trình 37 3.2 Xây dựng chương trình 37 3.2.1, Xây dựng sở liệu ảnh biển báo 37 3.2.1.1, Nguồn ảnh 37 3.2.1.2, Phân loại ảnh 38 3.2.2, Huấn luyện phát biển báo ảnh 39 3.2.2.1, Chuẩn bị liệu 39 3.2.2.2, Lấy mẫu liệu huấn luyện 40 3.2.2.3, Huấn luyện máy học (Machine Learning) 42 3.2.3, Huấn luyện nhận dạng biển báo 47 3.2.4, Chương trình nhận dạng 5251 3.2.4.1, Sơ đồ hoạt động chương trình 5251 3.2.4.2, Giao diện cách sử dụng 5453 3.3 Tiểu kết 5655 CHƢƠNG 4: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CHƢƠNG TRÌNH 5756 4.1 Đánh giá kết 5857 4.1.1, Các môi trường thử nghiệm đánh giá 5857 4.1.2, Đánh giá sai số 6564 4.2 Ưu nhược điểm chương trình 6665 4.2.1, Ưu điểm 6665 4.2.2, Nhược điểm 6665 4.3 Tiểu kết 6766 PHẦN KẾT LUẬN 6867 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC VIẾT TẮT - Từ viết tắt Từ đầy đủ AVI Audio Video Interleave BMP Bitmap Portable CPU Central Processing Unit GB Gigabyte HSI Hue – Saturation – Intensity IPP Intergrated Performance Primitives JPG Joint Photographic Experts Group MB Megabyte ML Machine Learning OpenCV Open Computer Vision ORC Optical Character Recognition PCA Principle Components Analysis PGM Portable Graymap RGB Red – Green – Blue SVM Support Vector Machine DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH - - DANH MỤC HÌNH Hình Mơ hình xử lý nhận dạng biển báo giao thông báo “A Road Sign Recognition System Based on Dynamic Visual Model” [10] Hình Mơ hình xử lý nhận dạng biển báo giao thông báo “A System for Traffic Sign Detection, Tracking, and Recognition Using Color, Shape, and Motion Information” [8] Hình Mơ hình phát biển báo giao thông báo “Color-Based Road Sign Detection and Tracking” [14] Hình Mơ hình tác giả đề nghị [5] Hình Tổng quan thuật tốn [2] Hình 1 Các vị trí đề cử điểm ảnh cho tâm đối tượng [13] 11 Hình Nhân góc gradient tam giác cho 12 Hình Vùng kiểm sốt 13 Hình Xây dựng ảnh biến đổi khoảng cách [9] 14 Hình Lịch sử phát triển OpenCV [12, Trang 7] 16 Hình Kiến trúc OpenCV [12, Trang 13] 17 Hình Đặc trưng theo cạnh 20 Hình 2 Đặc trưng theo đường 20 Hình Đặc trưng theo xung quanh tâm 20 Hình Đặc trưng theo đường chéo 20 Hình Cách tính Integral Image ảnh 21 Hình Cách tính tổng giá trị pixel vùng cần tính 22 Hình Boosting[ 3, Trang 16 ] 23 Hình Phép chiếu lên trục tọa độ khác cho cách nhìn khác liệu 26 Hình Tìm trục tọa độ cho liệu có độ biến thiên cao 26 Hình 10 Tách hai phân lớp tuyến tính với mặt siêu phẳng 31 Hình 11 Tách hai phân lớp tuyến tính với hai mặt siêu phẳng 31 Hình 12 Ví dụ minh họa độ lớn lề (margin) 32 Hình 13 Minh họa mẫu gọi Support Vector 34 Hình 14 Một mặt phân chia phi tuyến trở thành siêu phẳng không gian lớn 34 Hình Tập ảnh Positive thư mục “rawdata” 39 Hình Tập ảnh Negative thư mục “negative” 40 Hình 3 Nội dung file “inforfile.txt” sau chạy file “create_list.bat” 40 Hình Chương trình ObjectMaker thư mục “positive” 41 Hình Đánh dấu đối tượng trình ObjectMaker 41 Hình Nội dung file “info.txt” 42 Hình Nội dung file “samples_creation.bat” 42 Hình Nội dung file “haarTraining.bat” 43 Hình Kết phân tầng 44 Hình 10 Nội dung file “convert.bat” 45 Hình 11 Cấu trúc tập tin XML 45 Hình 12 Kết ảnh biển số 201a nhận 46 Hình 13 Kết ảnh biển số 210 nhận 46 Hình 16 Một phần nội dung file “psiTT.txt” 50 Hình 17 Một phần nội dung file “svmtrained.xml” 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT [1] Nguyễn Linh Giang, Nguyễn Mạnh Hiển, “Phân loại văn tiếng Việt với phân loại vectơ hỗ trợ SVM”, Tạp chí CNTT&TT, Tháng 06 năm 2006 [2] Nguyễn Duy Khánh, Lê Đình Duy, Dương Anh Đức, “Phát biển báo giao thông dùng đặc trưng cục (local features)”, Hội thảo FAIR (Fundamental And Applied IT Research) lần V, Tháng 08-2011 [3] Phạm Hồng Ngự, “Nhận dạng đối tượng sử dụng thuật tốn AdaBoost”, Luận văn thạc sĩ khoa học cơng nghệ thông tin, Trường Đại Học Huế, 2009 [4] Phan Sau Ra, Đặng Thị Kim Yến, “Face Regconition Using PCA And Neural Network”, Đồ án tốt nghiệp, Đại Học Sư Phạm Kĩ Thuật TP.HCM, 2012 [5] Lê Thanh Tâm, Trần Thái Sơn, Seichii Mita, “Phát phân loại biển báo giao thông dựa SVM thời gian thực”, Tuyển tập Cơng trình Nghiên cứu Cơng nghệ Thơng tin Truyền thông, 2009 [6] Lê Mạnh Tuấn, “Phát mặt người ảnh ứng dụng”, Khóa luận tốt nghiệp đại học hệ quy, Trường đại học Cơng Nghệ-Đại học Quốc Gia Hà Nội, 2009 [7] Trần Minh Văn, “Tìm hiểu phương pháp SVM ứng dụng nhận dạng chữ viết tay trực tuyến”, Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin, Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên-Đại học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh, 2004 TÀI LIỆU TIẾNG ANH [8] C Bahlmann, Y Zhu, V Ramesh, M Pellkofer, T Koehler, “A System for Traffic Sign Detectiona, Tracking, and Recognition Using Color, Shape, and Motion Information”, Proceedings IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2005 [9] C Paulo and P Correia, “Automatic detection and classification of traffic signs” Image Analysis for Multimedia Interative Serrvices, 2007 WIAMIS ’07 Eighth International Workshop on, June 2007 [10] C Y Yang, C S Fuh, S W Chen, P S Yen, “A Road Sign Recognition System Based on Dynamic Visual Model”, CVPR’03 Proceedings of the 2003 IEEE computer society conference on Computer vision and pattern recognition, Pages 750-755, 2003 [11] D Gavrila, “Traffic sign recognition revisited”, DAGM-Symposium, Pages 86 – 93, 1999 [12] Gary Bradski and Adrian Kaehler, “Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library”, O’Reilly, October 1, 2008 [13] G Loy, “Fast shape-based road sign detection for a driver assistance system”, In IEEE/RSJ International Confrence on Intelligent Robots and System, Pages 70-75, 2004 [14] Luis David Lopez and Olac Fuentes, “Color-Based Road Sign Detection and Tracking”, International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR), Montreal, CA, August 2007 [15] Rafael C Gonzalez, Richard E Woods, “Digital Image Process, rd Edition”, Prentice Hall, August 31, 2007 [16] Viola and Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple feature”, Computer Vision and Pattern Recognition, 2001 [17] Yoav Freund, Robert E.Schapire, “A Short Introdution to Boosting”, Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence, 14(5):771-780, September, 1999 TÀI LIỆU INTERNET [18] “Adaptive Boosting – Adaboosting”, http://www.csie.ntu.edu.tw/~b92109/course/Machine%20Learning/ [19] “PCA – Principle Component Analysis” , http://phvuresearch.wordpress.com/2011/10/05/pca-principal-component-analysis/ [20] http://www.mt.gov.vn/Default.aspx?tabid=26&catid=204&articleid=12826 PHỤ LỤC 1 Mẫu phiếu khảo sát TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN PHIẾU KHẢO SÁT Nội dung khảo sát: Nhằm khảo sát thực trạng giao thơng thói quen tài xế việc quan sát loại biển báo giao thông phục vụ cho đề tài “Phát nhận dạng số loại biển báo giao thông đường nguy hiểm Việt Nam” Lời dẫn:Nhóm sinh viên thực đề tài Lê Chân Thiện Tâm Phạm Hồng Thái kính mong q anh/chị vui lịng điền vào phiếu khảo sát sau Xin chân thành cảm ơn Thơng tin người trả lời: (Vui lịng cho biết vài thông tin anh/chị) Họ tên: ……………………………… Tuổi: ………… Nghề nghiệp: …………………… … Nơi công tác: ……………………………… Phần câu hỏi điều tra: Câu 1: Anh/chị có thƣờng xuyên lái xe không?  Thường xuyên  Thỉnh thoảng  Hiếm  Không lái xe (Nếu anh/chị chọn “Không lái xe” khơng cần chọn cần hỏi dưới) Câu 2: Anh/chị thƣờng lái xe loại đƣờng nào?  Đường thành phố  Đường nông thôn  Đường cao tốc Câu 3: Anh/ Chị có quan ngại tình hình tai nạn giao thơng Việt Nam?  Rất quan ngại  Không quan ngại Câu 4: Anh/Chị đánh giá nhƣ tầm quan trọng biển báo giao thông?  Rất quan trọng  Hơi quan trọng  Không quan trọng  Khơng quan tâm Câu 5: Anh/chị có thƣờng ý đến biển báo giao thông bên đƣờng không?  Thường xuyên  Thỉnh thoảng  Hiếm  Không Câu 6: Lý anh/chị không ý đến biển báo giao thơng  Mệt mỏi  Thiếu tập trung  Không kịp quan sát  Không quan tâm Câu 7: Những loại biển báo nguy hiểm anh/chị thƣờng gặp lái xe? 201a 201b 202 203a 203b 203c 204 205a         205b 205c 205d 205e 206 207a 207b 207c         208 209 210 211 212 213 214 215a         215b 216 217 218 219 220 221a 221b         222 223 224 225 226 227 228a 228b         229 230 231 232 233 234 235 236         237 238 239 240 241 242a 242b 243         244 245 246a 246b 246c      Câu 8: Anh/chị thƣờng lái xe với tốc độ bao nhiêu?  10~30Km/h  ~40Km/h  50Km/h  Hơn 60Km/h Câu 9: Anh/ Chị có mong muốn hệ thống hỗ trợ anh chị việc nhận dạng cảnh báo biển báo giao thông không?  Mong muốn  Không mong muốn Câu 10: Anh/Chị nhận xét xe anh chị đƣợc trang bị hệ thống nhận dạng cảnh báo biển giao thông? -Biên Hịa, Ngày …… Tháng …… Năm 2012 Kí tên Chúc quý anh/chị sức khỏe, hạnh phúc, thành đạt Xin trân trọng cảm ơn đóng góp quý báu anh chị! KẾT QUẢ KHẢO SÁT Đối tượng nhóm tiếp xúc để khảo sát tài xế lái xe taxi, số người dân có phương tiện xe tơ khu vực Biên Hịa Số phiếu khảo sát nhóm phát là: 150 mẫu Số phiếu khảo sát nhóm thu : 147 mẫu Trong có 145 mẫu xem mẫu sạch, mẫu hợp lệ Thông tin thống kê sau nhóm khảo sát sau: Vấn đề số 1: Đánh giá mức độ thƣờng xuyên lái xe Với tỉ lệ 69% mức độ thường xuyên lái xe nên thơng tin đóng góp đối tượng khảo sát đáng tin cậy Vấn đề số 2: Loại tuyến đƣờng thƣờng xuyên lƣu thông Do tỉ lệ tuyến đường thường xuyên lưu thông đối tượng khảo sát 49% thành phố nên nhóm tập trung giải số lượng biển báo nguy hiểm thường gặp khu vực thành phố Vấn đề số 3: Vấn đề quan ngại tình hình giao thơng Việt Nam Vấn đề số 4: Tầm quan trọng biển báo giao thơng Vấn đề nhìn nhận tầm quan trọng biển báo giao thông, với 60% người tài xế cho quan trọng, 21% nhận xét quan trọng Vì hướng nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo tự động cần thiết Vấn đề số 5: Mức độ ý đến biển báo giao thông bên đƣờng Vấn đề số 6: Lý không ý đến biển báo giao thơng Từ khảo sát thấy lý không ý đến biển báo giao thông đến từ nhiều yếu tố khách quan chủ quan gồm khơng kịp quan sát chiếm tỉ lệ cao 39%, tiếp đến thiếu tập trung 30%, 26% mệt mỏi Vấn đề số 7: Những biển báo đƣợc đánh giá thƣờng xuyên gặp lƣu thông Từ kết khảo sát nhóm nghiên cứu chọn 10 biển báo giao thông nguy hiểm thường xuyên gặp lưu thông đường để phục vụ cho việc thử nghiệm đánh giá hướng nghiên cứu Vấn đề số 8: Tốc độ lái xe thƣờng xuyên Vấn đề số 9: Nhu cầu trang bị hệ thống cảnh báo biển báo giao thơng Với nhu cầu 64% mong muốn có trang bị hệ thống cảnh báo biển giao thông cách tự động Điều cho thấy hướng tiếp cận vấn đề nhóm nghiên cứu hợp lý khả quan PHỤ LỤC Thiết bị nhóm nghiên cứu sử dụng để thực đề tài gồm máy chụp ảnh hiệu Canon Samsung Thông số kỹ thuật máy Canon Ixus 105 Bộ cảm biến hình ảnh (CCD) Các điểm ảnh hiệu Xấp xỉ 12.1 triệu điểm ảnh Ống kính Độ dài tiêu cự (tương đương Zoom 4x: 28(W) – 112(T)mm film 35mm) Phạm vi lấy tiêu cự 3cm (1,2in.) vô cực (W), 80cm (2,6ft) vô cực (T) Ảnh Macro: – 50cm (1,2in – 1,6 ft (W)) Thiết bị xử lý hình ảnh DIGIC Hệ thống ổn định hình ảnh Loại ống kính dịch chuyển (IS) Màn hình LCD Loại hình Màn hình màu TFT (với góc ngắm rộng) Kích thước hình Loại 2,7in Các điểm ảnh hiệu Xấp xỉ 230.000 điểm ảnh Tỉ lệ khung ảnh 4:3 Các tính Điều chỉnh độ sáng (5 mức), hình LCD sáng nhanh Tiêu cự Hệ thống kiểm soát Lấy tiêu cự tự động: Đơn ảnh (liên tục chế độ tự động) Khung AF Dò tìm khn mặt AiAF / Trung tâm Hệ thống qt sáng Qt sáng tồn bộ, qt trung bình trọng điểm vùng trung tâm, quét điểm Tốc độ ISO (độ nhạy đầu Auto, ISO 80 / 100 / 200 / 400 / 800 / 1600 tiêu chuẩn, thông số ánh sáng khuyên dùng) Cân trắng Tự động, ánh sáng ban ngày, có mây, ánh sáng đèn trịn, ánh sáng đèn huỳnh quang, ánh sáng đèn huỳnh quang H, tùy chọn Tốc độ trập – 1/1500 giây 15 – 1/1500 giây (Tổng phạm vi tốc độ trập) Khẩu độ Loại Loại tròn Hệ số f f/2,8 - f/8,0 (W), f/5,9 - f/17 (T) Đèn Flash Các chế độ đèn Flash Đèn flash tự động, bật đèn flash, xung thấp, tắt đèn flash Phạm vi đèn Flash 30cm – 4,0m (W), 50cm – 2,0m (T) (12 – 13ft.) (W), (1,6 – 6,6ft.) (T) Các thông số kỹ thuật chụp hình Các chế độ chụp Tự động, P, Chân dung, Chụp cảnh đêm, Chụp trẻ em vật nuôi, Chụp hẹn lấy khuôn mặt, Chụp ánh sáng yếu, Chụp biển, Chụp nước, Chụp tán lá, Chụp pháo hoa, Chụp trập lâu, Ghi phim ngắn Zoom kỹ thuật số Ảnh tĩnh/ Phim Xấp xỉ 4,0x (có thể lên tới 16x ngắn: kết hợp với zoom quang học), Zoom an tồn, Thiết bị chuyển đổi ống kính tele kỹ thuật số Chế độ chụp liên tiếp Bình thường Tốc độ Xấp xỉ 0,9 ảnh/giây (Xấp xỉ 2,6 ảnh/giây chế độ ánh sáng yếu) Số lượng ảnh ghi Xấp xỉ 240 ảnh (xấp xỉ) (tuân theo CIPA) Các thông số kỹ thuật ghi hình Phương tiện ghi Thẻ nhớ SD, SDHC, SDXC, thẻ đa phương tiện, thẻ MMCplus, HC MMCplus Định dạng file Quy tắc thiết kế dành cho hệ thống file máy ảnh, tuân theo DPOF (Version 1.1) Loại liệu Ảnh tĩnh: Exif 2.2 (JPEG) Phim ngắn: AVI [Dữ liệu hình: Motion jpeg, Dữ liệu tiếng: WAVE (monaural)] Số lượng điểm ảnh ghi hình Still Images: Ảnh cỡ lớn:4000 x 3000 Ảnh cỡ trung 1: 3264 x 2448 Ảnh cỡ trung 2: 2592 x 1944 Ảnh cỡ trung 3: 1600 x 1200 Ảnh cỡ nhỏl: 640 x 480 Ảnh cỡ hình rộng : 4000 x 2248 (1600 x 1200 chế độ ánh sáng yếu) Movie: Tiêu chuẩn: 640 x 480 (30fps*), 320 x 240 (30fps*) * Tỉ lệ khung thực tế 29,97fps Thông số kỹ thuật máy Samsung ES65 Bộ cảm Độ phân giải biến hình Loại ảnh Kích thước 10.2 MP Bộ xử lý Ống kính Loại ống kính Zoom quang học Zoom kỹ thuật số Độ dài tiêu cự -Samsung 3x 4x 4.9 - 24.5 mm CCD 1/2.3" Tiêu điểm Khẩu độ Flash 35mm film equivalent: 27 - 135 mm F3.5 - F5.9 Hỗ trợ ống kính rời Đèn Flash Hỗ trợ flash rời Khơng Tích hợp Khơng Chế độ Phạm vi Chụp ảnh Chế độ chụp Tốc độ Tự hẹn Chụp liên tiếp Định dạng ảnh Kích cỡ ảnh lớn Chỉnh mắt đỏ, Chụp tốc độ chậm với đèn flash, Giảm mắt đỏ, Không bật flash, Luôn bật flash, Tự động ISO Auto: Chụp góc rộng tương đương 0.2m 3.75m, Chụp góc xa tương đương 0.5m - 2.0 m Chân dung, Chụp bãi biển, Chụp cảnh hồng hơn, Chụp cảnh tuyết, Chụp cảnh đêm, Chụp trẻ em vật nuôi, Chụp văn bản, Phong cảnh, Pháo hoa, Sáng rạng đông, Tự động - 1/2.000 giây 10 giây -JPEG 10M (3648 x 2736) Tùy chỉnh ảnh Chức khác Quay phim Hiển thị ngày chụp, Hiệu chỉnh màu Không Chuẩn Định dạng VGA AVI QVGA (320 x 240) at 15 fps, QVGA (320 x 240) at 30 fps, VGA (640 x 480) at 15 fps, VGA (640 × 480) at 30 fps Độ phân giải quay Âm Hiệu chỉnh Hệ thống Chế độ lấy nét Phạm vi Công nghệ chống rung Hệ thống Độ nhạy ISO đo sáng Mono Slide show, Tua lên xuống, Tạm dừng quay Lấy nét cận cảnh, Nhận diện khuôn mặt, Tự động lấy nét Ảnh thường: 80cm - infinity Cận cảnh: Chụp góc rộng tương đương 5cm - 80cm Tự động lấy cận cảnh: Chụp góc rộng tương đương 5cm - Infinity, Chụp xa tương đương 1m - Infinity Đo sáng Bù sáng Dual IS (Chống rung kép) 100, 1600, 200, 400, 80, 800, Auto Tự chỉnh, Tự động, Ánh sáng đèn sợi tóc (đèn trịn), Ánh sáng mặt trời, Ánh sáng bóng râm, Ánh sáng tự nhiên đèn huỳnh quang, Ánh sáng đèn huỳnh quang trắng sáng Đo sáng trung tâm, Đo sáng đa mẫu, Đo sáng điểm ± 2EV (1/3EV steps) Loại Kích thước hình TFT LCD 2.5 inch Cảm ứng Thông tin khác Không Khơng Cân trắng Màn hình ... CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG MỘT SỐ BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƢỜNG BỘ NGUY HIỂM TẠI VIỆT NAM SVTH : LÊ CHÂN THIỆN TÂM... bớt số chiều ảnh xám Dùng SVM để nhận dạng biển báo Trích riêng biển báo giao thông khỏi vùng ảnhChuyển ảnh biển báo ảnh xám Sơ đồ Trình tự bước phương pháp nhận dạng biển báo giao thông nguy hiểm. .. sở liệu cho trình học nhận dạng o Huấn luyện nhận dạng biển báo cho chương trình 3.2 Xây dựng chƣơng trình 3.2.1, Xây dựng sở liệu ảnh biển báo Ảnh dùng trình huấn luyện phát biển báo gồm loại: