Nhóm sinh viên UIT có bài báo chấp nhận đăng tại tạp chí IJDAR là một tạp chí học thuật uy tín tập trung vào phân tích và nhận dạng tài liệu. Được tài trợ bởi Hiệp hội Quốc tế về Nhận dạng Mẫu (International Association for Pattern Recognition)
Bài báo: “A Brief Review Of State-of-the-art Object Detectors On Benchmark Document Images Datasets”
Sinh viên thực hiện:
Nguyễn Nhật Trường - 20522087 - Khoa học Máy tính
Lê Trương Ngọc Hải - 20520481 - Khoa học Máy tính
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Võ Duy Nguyên
Tóm tắt bài báo:
Phân tích hình ảnh tài liệu (Document image analysis) đã trở thành một thách thức đối với thị giác máy tính, và đó là nền tảng của các ứng dụng hiểu tài liệu. Trong đó, phát hiện đối tượng trang là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất trong lĩnh vực này, giúp xác định vị trí của các đối tượng ngữ nghĩa và đồ họa trên trang tài liệu. Với sự phát triển của các thuật toán học sâu, hiệu suất của các bộ phát hiện đã được cải thiện đáng kể. Vì vậy, bài báo này đánh giá lại sự phát triển của các phương pháp phát hiện đối tượng trang và các bộ dữ liệu hình ảnh tài liệu đã công bố trong những năm gần đây. Nghiên cứu cũng đánh giá thực nghiệm các phương pháp phát hiện đối tượng tiên tiến trên bài toán phát hiện đối tượng trang. Đặc biệt, chúng tôi thử nghiệm với mười bốn phương pháp trên hai bộ dữ liệu chuẩn: IIIT-AR-13k và UIT-DODV-Ext. Cuối cùng, chúng tôi thảo luận kiến trúc và hiệu suất của các phương pháp này để chứng minh tính hiệu quả của chúng và chỉ ra một số xu hướng phát triển. Phân tích cung cấp một đánh giá toàn diện, theo các thuật toán hiện đại và nghiên cứu trong tương lai.
Chúng em xin gửi lời cám ơn đến Thầy Võ Duy Nguyên, PTN Truyền thông Đa phương tiện, Khoa Khoa học máy tính đã đồng hành và hỗ trợ chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid02GwJSCWjJPgbHqyb46dysa647oPHV5eUD7K3mbsSPJBQFVQwrntHd2ryKthgt2N7Tl
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
