Giải pháp của chúng tôi sử dụng một mô hình học sâu (deep learning) để phân loại hình ảnh. Để huấn luyện mô hình, chúng tôi sử dụng một tập dữ liệu lớn và đa dạng, bao gồm các loại hình ảnh khác nhau
Khi một hình ảnh được cung cấp cho giải pháp, hệ thống sẽ áp dụng các thuật toán nhận diện và trích xuất đặc trưng để xác định các đối tượng có trong hình. Sau đó, mô hình sẽ phân loại hình ảnh dựa trên các đặc trưng này và đưa ra kết quả cho người dùng.
Các bước thực hiện nhận diện và phân loại hình ảnh
1. Huấn luyện từng đối tượng cần nhận diện cho AI: Bằng việc sử dụng hình hoặc video của đối tượng cần nhận diện đúng theo tiêu chuẩn quy định để training cho AI nhận diện ra đối tượng
2. Thực hiện Nhận diện, phân loại: Sau khi AI được huấn luyện thành công những hình ảnh, AI sẽ thực hiện nhận diện hình ảnh của các đối tượng và phân loại chúng
3. Tiến hành kiểm tra chất lượng hình: sử dụng các công cụ kiểm tra chất lượng hình ảnh để loại bỏ những hình ảnh không đạt tiêu chuẩn
4. Train bằng video (Face Registration) Công cụ tự động trích xuất khuôn mặt đăng ký từ video
Hình ảnh được train trước khi phân loại
Đưa hình ảnh cần phân loại lên folder uploads trên hệ thống
Sau khi đã train AI những hình ảnh đạt tiêu chuẩn để nhận diện và phân loại, ta sẽ tiến hành upload tất cả những hình ảnh lẫn lộn nhau lên hệ thống và tiến hành phân loại chúng.
Hình ảnh sau khi được đưa lên folder "uploads"
Hình ảnh được phân loại thành công sẽ nằm trong folder "Classified" chứa các hình ảnh phân loại
Hình ảnh đã phân loại được tự động đưa vào folder của đối tượng tương ứng
Để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của giải pháp, chúng tôi đã thực hiện các bước kiểm định và đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu kiểm tra độc lập. Kết quả cho thấy rằng giải pháp của chúng tôi có độ chính xác cao trong việc nhận diện và phân loại hình ảnh.
Màn hình báo cáo số lượng hình ảnh phân loại
