วิธีการดำเนินการ

-
วิธีการดำเนินการ
1) กำหนดวัตถุประสงค์และขอบเขตของการทำงาน
2) ศึกษาเทคนิคต่าง ๆ ที่สามารถนำมำประยุกต์ใช้กับการตรวจจับใบหน้าของสุนัข (Dog Face Detection)
3) ค้นหาเทคนิคที่เหมาะสมในการรู้จำใบหน้าของสุนัข (Dog Face Recognition)
4) วิเคราะห์และออกแบบระบบจากการศึกษาหลักการ ทฤษฎี และเอกสารที่เกี่ยวข้อง
5) ค้นหาและจัดเตรียมกลุ่มรูปภาพของสุนัข (Dataset) สาหรับใช้ในการทดลอง
6) ศึกษาและทดลองเขียนโปรแกรมโดยใช้ภาษา python และใช้ library ที่เหมาะสม
7) ศึกษาการเขียนแอปพลิเคชันบนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ ออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้งาน (User Interface)
อ้างอิง โปรแกรมเพื่อค้นหาสุนัขสูญหาย : http://www.ce.kmitl.ac.th/project.php?action=view&PJ_ID=426

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

ER diagram

-
Image
ระบบแบ่งออกเป็น 5 entity ได้แก่  1) User Entity เป็น entity ที่แสดงข้อมูลที่จำป็นทั้งหมดของผู้ใช้ เช่น ระดับของผู้ใช้ (role) โทเคนสำหรับติดต่อเครื่องมือสื่อสารของผู้ใช้ (fcm_token) นอกจากนี้ยังมีข้อมูลบางส่วนซึ่งมีการเชื่อมโยงกับข้อมูลของผู้ใช้บนสื่อสังคมออนไลน์ Facebook เช่น ไอดี ชื่อ หรืออีเมลที่แสดงบน Facebook  2) Dog Entity เป็น entity ที่แสดงข้อมูลของสุนัข 1 ตัว เช่น ชื่อ จุดสังเกตบนลำตัว (noticeable) สายพันธุ์ (breed) ละติจูด ลองจิจูด อายุ และสถานะของสุนัขตัวดังกล่าว เช่น ยังอยู่กับเจ้าของ หรือสูญหาย  3) Instance Entity เป็น entity ที่แสดงข้อมูลของรูปภาพใบหน้าสุนัข โดยจะเก็บคุณสมบัติปกติ (raw features) คุณสมบัติที่ผ่านกระบวนการลดคุณสมบัติแล้ว (reduced features) กลุ่มของสุนัขที่มีลักษณะใกล้เคียง (label)  4) Image Entity เป็น entity ที่แสดงข้อมูลของรูปภาพ เช่น ชื่อ เวลาที่สร้าง และไดเรคทอรีที่บ่งบอกถึงที่อยู่ของภาพ  5) Lost and Found Entity เป็น entity ที่แสดงข้อมูลของประกาศพบสุนัขและประกาศสุนัขหาย ซึ่งจะถูกระบุด้วยชนิดของการประกาศ (type) และเก็บคำประกาศ (note) 
Read more

ทฤษฏีที่เกี่ยวข้อง

-
Image
  การปรับปรุงคุณภาพของรูปภาพ (Image Enhancement)  เป็นกระบวนการในการแปลงข้อมูลภาพตัวเลข เพื่อที่จะสร้างภาพที่เน้นรายละเอียดหรือปรับโทนแสงของภาพที่ต้องการ โดยอาจจะต้องพิจารณาใช้เทคนิคปรับปรุงภาพหลายเทคนิคและนำมาประมวลผลเพื่อให้ได้ภาพที่ต้องการ ซึ่งแต่ละเทคนิคจะมีการปรับปรุงภาพในแง่มุมที่แตกต่างกัน เทคนิคที่ใช้การปรับปรุงภาพวิธีหนึ่งที่เป็นที่นิยมคือ การปรับปรุงภาพเชิงพื้นที่ (Spatial Enhancement) ซึ่งเป็นการเน้นภาพที่ใช้ค่าจากจุดภาพที่อยู่รอบ ๆ จุดภาพใด ๆ มาคำนวณ โดยการปรับภาพเชิงพื้นที่จะเกี่ยวข้องกับความถี่เชิงพื้นที่ หมายถึง ความแตกต่างระหว่างค่าสูงสุดและต่ำสุดของกลุ่มจุดบนภาพที่อยู่ติดกันหรือใกล้เคียงกัน เทคนิคที่นิยมใช้งานกัน ได้แก่ การเน้นขอบของวัตถุในภาพ (Edge Enhancement) และการกรองภาพแบบคอนโวลูชัน (Convolution Filtering) 1) การเน้นขอบภาพ (Edge Enhancement) เป็นการเน้นขอบโดยทำให้จุดภาพตรงรอยต่อระหว่างพื้นที่ที่มีกลุ่มจุดภาพมีค่าเพิ่มสูงขึ้นหรือลดลง ขึ้นกับความสว่างและความมืดของขอบ หากไม่มีการเปลี่ยนแปลง ตัวกรองภาพจะคงสภาพรูปภาพในพื้นที่นั้นไว้เช่นเดิม ซึ่งการปรับคุณภาพโด
Read more

บทสรุปและข้อเสนอแนะ

-
  DogFinder เป็นแอปพลิเคชันสำหรับค้นหาสุนัขสูญหายซึ่งประกอบด้วยหลายขั้นตอนของกระบวนการทำงาน ได้แก่ การดึงคุณสมบัติที่สำคัญจากรูปภาพเพื่อนำมาประมวลผล การคัดเลือกคุณสมบัติที่ไม่มีนัยสำคัญต่อการทำงานออกเพื่อลดเวลาในการประมวลผลและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การจัดกลุ่มใบหน้าสุนัขตามลักษณะความใกล้เคียงของใบหน้าโดยอาศัยคุณสมบัติที่ได้จากรูปภาพเพื่อให้สะดวกต่อการค้นหาเฉพาะกลุ่มแทนการค้นหาทั้งระบบ และการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงหรือการค้นหาตามความคล้ายเพื่อให้ได้ใบหน้าที่มีความใกล้เคียงมากที่สุด ซึ่งนำมาประยุกต์ใช้งานเพื่อให้สามารถลดเวลาสำหรับใช้ในการค้นหาด้วยวิธีการแบบเดิม เช่น การประกาศตามที่สาธารณะ ซึ่งจะช่วยอำนวยความสะดวกให้แก่ผู้ใช้งานและลดจำนวนประชากรสุนัขไร้บ้าน  เนื่องจากแอปพลิเคชันประกอบไปด้วยการทำงานหลายกระบวนการดังที่กล่าวมา แต่ละกระบวนการจึงต้องมีการทดลองเพื่อคัดเลือกวิธีการและอัลกอริทึมที่มีการทำงานเหมาะสมที่สุด ได้แก่ การคัดเลือกอัลกอริทึมเพื่อลดจำนวนคุณสมบัติของรูปภาพซึ่งสามารถลดไปได้จากคุณสมบัติจำนวน 4096 คุณสมบัติ เหลือ 35 คุณสมบัติ หรือลดไปได้ร้อยละ 99.15 การคัดเลือกอัลกอริ
Read more