Month: September 2018

Một thuật toán phát hiện bóng cứng với nguồn sáng song song

Một thuật toán phát hiện bóng cứng với nguồn sáng song song

Trịnh Hiền Anh(1) ,Lê Thị Kim Nga(3) , Phạm Khắc Tuy(2) , Phạm Bá Mấy(1) ,Đỗ Văn Thiện(1)

1: Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam ([email protected])
2: Đại học Công nghiệp Hà Nội
3: Đại học Quy Nhơn

Tóm tắt: Báo cáo này đề xuất một thuật toán phát hiện bóng của đối tượng trong ảnh. Bóng ở đây được hiểu
là hình chiếu của đối tượng trên một bề mặt nằm ngang với nguồn sáng là mặt trời. Thuật toán mà bài báo
đưa ra dựa vào việc phân tích hướng của nguồn sáng 3D trên các điểm bao ngoài của đối tượng, nhờ đó có thể
khoanh vùng được bóng của đối tượng.
Từ khóa: Shadow detection, light source, object detection…

1  Giới thiệu

Ánh sáng giúp ta quan sát được mọi sự vật và hiện tượng có trong tự nhiên. Khi ánh sáng chiếu đến vật thể, một phần ánh sáng được phản xạ lại mắt giúp ta quan sát được vật thể đó, một phần bị hút và một phần được chiếu tới mặt phẳng tạo thành bóng. Có thể nói, bóng là một thành phần không thể thiếu được của vật thể khi nhận được ánh sáng từ một nguồn sáng bất kỳ.

Có hai loại bóng là bóng cứng và bóng mềm:

– Bóng cứng được hình thành từ nguồn sáng trực tiếp và mạnh hơn nhiều lần các nguồn ánh sáng khác (nếu có). Bóng của đối tượng sẽ in lên đối tượng khác thành một vệt có màu xám đặc trưng, tối hẳn so với các vùng xung quanh.

– Trong khi, bóng mềm được hình thành từ nguồn sáng yếu hơn, có thể bị tán xạ và làm yếu đi. Bóng này có dạng mờ, tại đó ngoài cảm giác bóng ta có thể nhìn được hình dạng, màu sắc đối tượng mà bóng đã đè lên nhưng nhạt hơn so với khi không có bóng.

Phát hiện và khử bóng cho các đối tượng trong ảnh là một bài toán được đặt ra trong nhiều ứng dụng thực tế. Các phương pháp tập trung vào mô hình sự khác nhau về màu sắc, thống kê cường độ và các thuật toán gom cụm, phân lớp… Ví dụ, các tác giả từ Hungary [1] sử dụng phép phân tích và thống kê cường độ. Thuật toán tỏ ra hiệu quả trên ảnh có bóng cứng và cấu trúc đơn giản nhưng lại cho kết quả sai lệch với ảnh chứa nhiều vùng bóng. Với hướng tiếp cận khác [2], các tác giả đến từ Ấn Độ lại sử dụng mô hình suy giảm ba màu và thuật toán phân đoạn Watershed để phát hiện vùng bóng. Phương pháp này phù hợp cho các ảnh trình tự như trong video nhưng cũng không đạt được nhiều nhiều kết quả khả quan. Trong [3], họ lại sử dụng việc phân tích các đặc trưng trong ảnh và liên kết màu xám áp dụng cho ảnh cảnh quan đô thị. Cũng dựa trên sự tính toán về mật độ bóng từ ảnh thực, các tác giả [4] tính mật độ bóng(được định nghĩa bởi đo mức ánh sáng) trong ảnh. Do vậy, thuật toán hoạt động dựa trên ảnh ngoài trời và cấu trúc bóng đơn.

Bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một thuật toán phát hiện bóng cứng của đối tượng trong bài toán giám sát giao thông đô thị.

Phần còn lại của bài báo được cấu trúc như sau: phần 2 giới thiệu một số khái niệm cơ bản, phần 3 giới thiệu thuật toán phát hiện bóng đối tượng với nguồn sáng song song, phần 4 trình bày các kết quả thực nghiệm và cuối cùng là kết luận về kỹ thuật đề xuất.

Địa chỉ xem toàn bộ bài báo: link

ARPU – Doanh thu trung bình trên 1 thuê bao

ARPU – Doanh thu trung bình trên 1 thuê bao

Ngoài việc dựa vào nhiều yếu tố khác nhau để đánh giá về giá trị doanh nghiệp cũng như tập khách hàng của doanh nghiệp. ARPU là một yếu tố hàng đầu để đánh giá thuê bao.
Một số ngành hay sử dụng ARPU bao gồm:
– Thuê bao cước viễn thông
– Thuê bao truyền hình
– …

Lợi ích của chỉ số ARPU:

– Nắm được giá trị trung bình trên 1 thuê bao đồng nghĩa với việc xác định được phân khúc thị trường của doanh nghiệp trên lĩnh vực đó
– Nắm được giá trị trung bình này có thể đánh giá được doanh thu của doanh nghiệp
– Từ đây có thể tiếp tục phân tích để tiến hành chia phân khúc thị trường để chia nhóm khách hàng dựa trên giá trị
– Từ doanh thu này kết hợp với chi thí trung bình trên 1 thuê bao để tính toán lời lãi trên 1 doanh thu

Nhược điểm của chỉ số ARPU:

Hiện nay chỉ số này không còn phản ánh được nhiều về giá trị thuê bao do nhiều yếu tố (đa dịch vụ, các dịch vụ gia tăng…) nên có một số chỉ số khác ra đời nhằm khắc phục chỉ số này.

Các blog được viết bằng Tiếng Việt về IT

Danh sách các blog được viết bằng Tiếng Việt và lời nhận xét ngắn của bản thân mình mà mình thường xuyên đọc. Theo mình thấy thì dev Việt nhà ta ít viết blog, có thể là không có khiếu viết lách hoặc đơn giản là chả có gì để mà viết – mã cũng có thể họ quá bận hoặc đơn giản là không thích. Các blog về lĩnh vực IT mà mình đọc thì tác giả đa phần là đã ra nước ngoài hoặc làm việc có yếu tố nước ngoài, có thể họ tiếp xúc được nhiều hơn hoặc bên ngoài đã thổi lửa cho họ để họ có sức viết.

Nhìn chung mình xin cám ơn các tác giả này, có những tác giả đã đang và sẽ còn viết nhưng có những tác giả đã ngưng viết từ lâu. Như tiêu đề bài viết, mình nhấn mạnh ở đây là những blog được viết bằng Tiếng Việt chứ không phải là blog của dev Việt. Vì sao? Vì họ có thể đã từng là người Việt, có dòng máu Việt hoặc là người Việt xịn. Vì có những người không còn ở Việt Nam, có những người không còn quốc tịch Việt Nam nữa (quan điểm của mình là người Việt là dòng máu Việt + quốc tịch Việt Nam). Do vậy đôi khi họ có những cách nghĩ khác, quan điểm mỗi người là khác nhau, mình tôn trọng và vẫn cám ơn vì dù sao họ vẫn dùng Tiếng Việt và chia sẻ kiến thức + hiểu biết cho người Việt.

Haizz, nói dông dài, sau đây là danh sách các blog mình hay đọc và có đôi lời nhận xét của bản thân về nội dung các blog này(danh sách sẽ luôn được cập nhật).

  1. Blog về khoa học máy tính: Đây là blog đầu tiên mà mình tiếp xúc, tác giả đã ngừng viết từ lâu nhưng thừa nhận đây là các bài viết chất lượng của nhiều người viết về Toán ứng dụng trong tin học. Theo mình thì các tác giả này đa phần lớn tuổi đã xa VN lâu rồi và có thể mang tâm lý bài CS.
  2. Anh Thái – Kỹ sư bảo mật Google: Blog mình mới biết, tác giả là chuyên gia về bảo mật hiện đang đầu quân cho Google
  3. Vina code: Blog mình cũng được đọc từ lâu, cũng khá nhiều bài nhưng mình cũng không ấn tượng lắm
  4. Blog của anh Huy Trần: Tác giả này trẻ, hình như đang ở xứ sở JAV thì phải, phong cách và kiến thức viết rất hay.
  5. Blog anh Huydx(Chắc là Đỗ Xuân Huy hoặc Đào Xuân Huy): Blog này thì mình mới biết, cảm giác đọc cũng khá trôi.
  6. Kipalog: Tiền thân là blog khmt.github.io hình như được mấy ông này dựng lên. Ban đầu các bài viết rất là truất nhưng về sau theo hướng mở cho mọi LTV nên mình thấy hơi rác chút. Các anh nên tập hợp các bài hay thực sự (có sự đánh giá) để ghim lại.
  7. Tôi đi code dạo: Đây là blog mình thấy có nhiều kiến thức hay về làm sản phẩm nhưng không thích cách viết của tác giả lắm.

–https://itviec.com/blog/7-blogger-viet-dan-it-khong-nen-bo-qua/