Phương pháp phân loại ảnh dựa vào đặc trưng khoảng được trích xuất từ ma trận đồng hiện mức xám với một số cải tiến được thực hiện trong nghiên cứu này. Đầu tiên, mỗi ảnh được đại diện bởi một khoảng hai chiều mà các giá trị của nó được thiết lập từ đặc trưng kết cấu của ảnh. Sau đó xác suất tiên nghiệm cho ảnh được tìm dựa vào bài toán phân tích chùm mờ cho dữ liệu khoảng. Tiếp theo ảnh cần phân loại được đo mức độ gần nhau với các nhóm dựa vào khoảng cách chồng lấp của các khoảng đại diện. Cuối cùng, dựa vào các cải tiến trên, một phương pháp phân loại mới được đề xuất. Phương pháp này được trình bày chi tiết các bước thực hiện và được minh hoạ bởi một tập ảnh cụ thể. Nó cũng được áp dụng trong nhận diện khuôn mặt, một vấn đề có nhiều ứng dụng và thách thức hiện nay. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp này đã phân loại đúng hoàn toàn cho tập huấn luyện trong khi các phương pháp phổ biến khác...
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Nguyễn Thành Luận và Trần Quốc Anh, 2016. Phân tích thống kê các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên Khoa Khoa học Tự nhiên Trường Đại học Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 43a: 1-9.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Lê Thị Kim Ngọc và Bành Văn Viên, 2018. Cải tiến tiêu chuẩn khoảng cách trong xây dựng chùm các phần tử rời rạc. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(7A): 101-108.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Nguyễn Thị Hồng Dân và Nghiêm Quang Thường, 2017. Đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng bằng các phương pháp phân loại. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 49a: 110-117.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Lê Thị Mỹ Xuân, Nguyễn Thị Hồng Dân, Danh Ngọc Thắm và Nguyễn Hữu Nghĩa, 2017. Phân tích thống kê trọng lượng trẻ sơ sinh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 50a: 29-36.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Trần Thành Tiến, Châu Ngọc Thơ, Nguyễn Trang Thảo và Huỳnh Văn Hiếu, 2020. Cải tiến thuật toán phân tích chùm cho các phần tử rời rạc. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(2A): 30-36.
Tai, V.V., Dinh, P.T. and Yen, N.H., 2017. Fuzzy cluster analysis for probability density functions based on width criterion. Can Tho University Journal of Science. 7: 37-44.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Danh Ngọc Thắm và Nguyễn Ái Quỳnh, 2020. Phân phối tổng có trọng số của hai biến ngẫu nhiên phụ thuộc và ứng dụng trong lựa chọn danh mục đầu tư. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(Số chuyên đề: Khoa học tự nhiên)(1): 54-62.
Trích dẫn: Võ Văn Tài và Đào Thị Huyền, 2016. Phân tích thống kê tỉ lệ có việc làm của sinh viên Khoa Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 44c: 56-61.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Phạm Bích Như, Nguyễn Văn Pha và Nguyễn Thu Hiền, 2018. Mờ hóa chuỗi thời gian dựa vào bài toán phân tích chùm. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(9A): 72-80.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Trang Thị Mỹ Kim, Nguyễn Thị Hồng Dân, Nguyễn Văn Quang, Lê Đại Nghiệp và Huỳnh Văn Hiếu, 2020. Một mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ cải tiến. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(1A): 86-94.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Nguyễn Huỳnh Luận, Lê Thị Mỹ Xuân, La Thuận Bửu và Lê Thị Thu Thùy, 2019. Một mô hình mờ hóa chuỗi thời gian cải tiến. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 55(4A): 92-100.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Trần Trung Tín, Thái Minh Trọng, Châu Ngọc Thơ và Lê Thị Kim Ngọc, 2020. Phân loại bằng phương pháp Bayes và ứng dụng trong y học. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(6A): 97-103.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên