Search

Current filters:

Current filters:

Refine By:

Search Results

Item hits:
  • Disseration

  • Phát triển các kỹ thuật biểu diễn biểu cảm khuôn mặt 3D

    • Authors: Huỳnh, Cao Tuấn;  Advisor: PGS.TS Đỗ Năng Toàn; TS. Nguyễn Thanh Bình (2022)

  • Luận án bao gồm 4 phần: Phần Mở đầu - Giới thiệu khái quát về ý nghĩa của nội dung nghiên cứu, giới thiệu bài toán và cách giải quyết vấn đề. Đồng thời nêu khái quát những đóng góp của luận án. Chương 1 - là chương tổng quan, trình bày các khái niệm về biểu cảm và một số vấn đề cơ bản trong hệ thống biểu cảm khuôn mặt. Chương 2 - trình bày kỹ thuật trích chọn đặc trưng cử chỉ và ước lượng biểu cảm. Đề xuất mô hình cải tiến sử dụng các đặc trưng hình dạng để ước lượng biểu cảm khuôn mặt. Chương 3 - trình bày bài toán biểu diễn cử chỉ, biểu cảm trên mô hình khuôn mặt 3D. Đề xuất kỹ thuật nội suy và phương pháp phân cụm để phục vụ quá trình mô phỏng cử chỉ, biểu cảm
  • Disseration

  • Nâng cao hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây

    • Authors: Nguyễn, Xuân Phi;  Advisor: PGS.TS Trần Công Hùng (2022)

  • Nội dung của luận án chia thành 03 chương như sau: Chương 1 - Giới thiệu điện toán đám mây, bài toán cân bằng tải trên điện toán đám mây; phân tích ảnh hưởng của các tham số đến cân3 bằng tải. Giới thiệu các nghiên cứu liên quan và xác định rõ hướng nghiên cứu của đề tài là. Chương 2 - Đề xuất 02 thuật toán nhằm cải thiện thời gian đáp ứng trên điện toán đám mây: Cải tiến thời gian đáp ứng trong giải thuật Throttled để đưa ra thuật toán LBAIRT (CT4). Cải tiến thời gian đáp ứng trong thuật toán của tác giả Sharma [2] để đưa ra thuật toán RRTA (CT7). Tiến hành thử nghiệm và đánh giá kết quả của các phương pháp đề xuất. Chương 3 - Đề xuất 02 thuật toán nhằm cải thiện thời gian xử lý trên điện toán đám mây: Cải tiến bảng chỉ mục trạng thái của thuật toán Throttled để đưa ra...
  • Thesis

  • Nghiên cứu, phát triển một số phương pháp khai phá dữ liệu trên dữ liệu có cấu trúc

    • Authors: Hoàng, Minh Quang;  Advisor: GS. TS. Vũ, Đức Thi; GS. TSKH. Nguyễn, Ngọc San (2020)

  • Cấu trúc luận án có 3 chương như sau: • Chương 1. Kiến thức chuẩn bị: Chương này trình bày một số các định nghĩa cơ sở, các định lý của các lý thuyết sẽ được áp dụng vào các phương pháp phát triển các thuật toán trong luận án này như lý thuyết tập thô, lý thuyết cơ sở dữ liệu quan hệ,5 lý thuyết đồ thị, lý thuyết phân tích khái niệm chính thức, lý thuyết về độ tin cậy, lý thuyết Dempster-Shafer. • Chương 2. Chương này trình bày chi tiết về một số phương pháp nghiên cứu sinh đề xuất trong việc phát triển các thuật toán khai phá dữ liệu trên biểu diễn dữ liệu có cấu trúc dạng bảng như rút gọn đối tượng trong thời gian đa thức, rút gọn thuộc tính không heuristic trong thời gian đa thức và sinh cây quyết định với thời gian thực hiện nhanh hơn thuật toán ID3, đồng thời nghiên...