Generating preview...
BỘ CÔNG THƯƠNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI --------------- ĐỀ CƯƠNG ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP Ngành: Hệ Thống Thông Tin Mã ngành: 8480104 TÊN ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG GỢI Ý DU LỊCH TỪ ẢNH SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU Học viên thực hiện: Nguyễn Bá Hoàn Khoá đào tạo: HTTT K14.1 Người hướng dẫn: 1. TS. Lê Thị Anh 2. TS. Phạm Văn Hiệp Hà Nội – 2026 BM.01.04.SĐH-05
BỘ CÔNG THƯƠNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI HỌ VÀ TÊN TÁC GIẢ ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP NGUYỄN BÁ HOÀN TÊN ĐỀ TÀI ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP: NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG GỢI Ý DU LỊCH TỪ ẢNH SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU Ngành Hệ Thống Thông Tin Mã số: 8480104 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN: 1. TS. Lê Thị Anh 2. TS. Phạm Văn Hiệp Hà Nội – 2026
i LỜI CAM ĐOAN Em là Nguyễn Bá Hoàn, học viên cao học chuyên ngành Hệ thống thông tin khóa 14.1. Em xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ với đề tài: "Nghiên cứu hệ thống gợi ý Du Lịch từ ảnh ứng dụng mô hình học sâu" là công trình nghiên cứu của cá nhân em, được thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Thị Anh và TS. Phạm Văn Hiệp. Toàn bộ nội dung nghiên cứu và các kết quả trình bày trong luận văn này là trung thực và chưa từng được công bố hoặc sử dụng trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác của cá nhân hay tập thể nào trước đây. Các số liệu, bảng biểu và minh họa sử dụng trong luận văn đều được thu thập, phân tích, đánh giá một cách khách quan từ các nguồn đáng tin cậy. Mọi tài liệu tham khảo được trích dẫn và sử dụng đều được ghi rõ nguồn gốc theo đúng quy định. Em cam đoan không có bất kỳ hành vi vi phạm đạo đức nghiên cứu khoa học nào trong quá trình thực hiện luận văn này. Em nhận thức rõ ràng rằng nếu phát hiện bất kỳ sai sót, vi phạm quy định hoặc hành vi gian lận nào trong luận văn, em sẽ hoàn toàn chịu trách nhiệm theo các quy định hiện hành và có thể bị xem xét lại về bằng cấp đã đạt được. Em xin cam đoan về tính chính xác, khách quan và trung thực của công trình nghiên cứu này. Hà Nội, ngày … tháng … năm 2026 Người cam đoan
ii LỜI CẢM ƠN Với lòng biết ơn sâu sắc, em xin gửi lời tri ân chân thành đến TS. Lê Thị Anh và TS. Phạm Văn Hiệp, hai thầy cô đã tận tình hướng dẫn và đồng hành cùng em trong suốt quá trình thực hiện đề án “Nghiên cứu hệ thống gợi ý Du lịch từ ảnh ứng dụng mô hình học sâu”. Thầy cô không chỉ tin tưởng giao cho em một đề tài mang tính mới và giàu tính ứng dụng, kết hợp giữa thị giác máy tính và học sâu, mà còn trực tiếp đưa ra những định hướng nghiên cứu quan trọng trong các giai đoạn then chốt của đề án. Em vô cùng trân trọng những góp ý chuyên môn sâu sắc, cũng như sự động viên kịp thời của thầy/cô, giúp em từng bước tháo gỡ các khó khăn về mặt thuật toán, mô hình và triển khai hệ thống. Em cũng xin trân trọng cảm ơn thầy chủ nhiệm Hoàng Văn Quang cùng toàn thể quý thầy cô Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã trang bị cho em nền tảng kiến thức vững chắc về công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo và phương pháp nghiên cứu khoa học. Môi trường học tập nghiêm túc, cởi mở và đầy cảm hứng của nhà trường đã tạo điều kiện thuận lợi để em có thể phát huy khả năng tư duy, sáng tạo và nghiên cứu độc lập. Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình và bạn bè, những người luôn là chỗ dựa tinh thần vững chắc, thấu hiểu và động viên em trong suốt quá trình học tập và thực hiện đề án. Việc được tiếp cận, xây dựng và đánh giá các mô hình học sâu trên dữ liệu ảnh du lịch không chỉ giúp em củng cố kiến thức chuyên môn mà còn rèn luyện tư duy phân tích và khả năng giải quyết vấn đề thực tiễn. Đây sẽ là hành trang quý báu, góp phần định hướng cho con đường nghề nghiệp và nghiên cứu của em trong tương lai. Em xin chân thành cảm ơn! Học viên thực hiện
iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ..............................................................................................i LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .................................................................vi MỞ ĐẦU........................................................................................................... 1 1.1 Giới thiệu .............................................................................................. 1 1.2 Lý do chọn đề án/Tính cấp thiết của đề án........................................... 1 1.3 Tổng quan nghiên cứu .......................................................................... 4 1.4 Mục tiêu của đề án................................................................................ 5 1.5 Nội dung nghiên cứu ............................................................................ 5 1.6 Phương pháp nghiên cứu...................................................................... 7 1.7 Phạm vi nghiên cứu .............................................................................. 7 1.8 Bố cục đề án tốt nghiệp ........................................................................ 8 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BÀI TOÁN NGHIÊN CỨU ............ 9 1.1. Mô tả bài toán và khảo sát một số nghiên cứu liên quan ..................... 9 1.1.1. Giới thiệu chung và mô tả bài toán.................................................. 9 1.1.2. Khảo sát một số nghiên cứu liên quan............................................. 9 1.2. Kiến thức nền tảng................................................................................ 10 1.2.1. Kiến trúc mô hình CNN................................................................. 10 1.2.2. Hàm kích hoạt................................................................................ 19 1.2.3. Thuật toán tối ưu Gradient Descent............................................... 21 1.2.4. Độ tương đồng Cosine................................................................... 22
iv 1.2.5. Các thách thức trong Image Retrieval ........................................... 23 1.3. Hướng tiếp cận đề án............................................................................ 26 1.3.1. Bài toán phân loại và truy xuất ảnh ............................................... 26 1.3.2. Các phương pháp và mô hình CNN tiêu biểu ............................... 27 1.3.3. Cơ chế self-attention trong học sâu ............................................... 30 1.3.4. Hướng tiếp cận đề xuất cho bài toán gợi ý du lịch........................ 30 1.4. Kết luận chương 1 ................................................................................ 31 CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG GỢI Ý DU LỊCH TỪ ẢNH.......................................................................................................... 32 2.1. Kiến trúc tổng thể của hệ thống............................................................ 32 2.1.1. Quy trình nghiên cứu và phát triển mô hình.................................. 32 2.1.2. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu ảnh........................................................ 33 2.1.3. Huấn luyện mô hình học sâu ......................................................... 34 2.1.4. Kiến trúc hệ thống đề xuất............................................................. 36 2.2. Các thành phần chính của hệ thống...................................................... 37 2.2.1. Tác nhân sử dụng hệ thống............................................................ 37 2.2.2. Phương pháp huấn luyện ............................................................... 38 2.3. Thiết kế mô hình huấn luyện và truy xuất............................................ 40 2.3.1. Mô hình trích xuất đặc trưng ......................................................... 40 2.3.2. Hàm loss và thuật toán tối ưu ........................................................ 42 2.3.3. Các chỉ số đánh giá hiệu quả mô hình........................................... 43 2.4. Cấu trúc mô hình và so sánh kiến trúc ................................................. 45
v 2.5. Kết luận chương 2 ................................................................................ 48 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ........................ 49 3.1. Môi trường cài đặt và thiết lập thực nghiệm........................................ 49 3.1.1. Môi trường cài đặt ......................................................................... 49 3.1.2. Môi trường thực nghiệm và cấu hình hệ thống ............................. 49 3.1.3. Các mô hình học sâu được sử dụng trong thực nghiệm ................ 50 3.2. Bộ dữ liệu thực nghiệm và tiền xử lý dữ liệu....................................... 51 3.2.1. Bộ dữ liệu thử nghiệm ................................................................... 51 3.2.2. Tiền xử lý dữ liệu........................................................................... 52 3.3. Kết quả thực nghiệm ............................................................................ 53 3.3.1. Kết quả thực nghiệm trên các mô hình huấn luyện khác nhau...... 53 3.3.2. Kết quả thực nghiệm với ma trận nhầm lẫn .................................. 55 3.3.3. So sánh kết quả giữa các mô hình ................................................. 58 3.3.4. Nhận xét và đánh giá kết quả đạt được.......................................... 59 3.4. Kết quả xây dựng hệ thống demo......................................................... 60 3.5. Kết luận chương 3 ................................................................................ 62 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ................................................................. 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................... 64
vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo CNN Convolutional Neural Network Mạng neural tích chập CBIR Content-Based Image Retrieval Truy xuất ảnh dựa trên nội dung DL Deep Learning Học sâu GAN Generative Adversarial Network Mạng đối kháng tạo sinh CGAN Conditional GAN Mạng GAN có điều kiện ResNet Residual Network Mạng residual VGG Visual Geometry Group Mô hình VGG ViT Vision Transformer Mô hình Transformer cho thị giác máy tính mAP Mean Average Precision Độ chính xác trung bình ReLU Rectified Linear Unit Hàm kích hoạt tuyến tính hiệu chỉnh SGD Stochastic Gradient Descent Gradient descent ngẫu nhiên GPU Graphics Processing Unit Bộ xử lý đồ họa API Application Programming Lập trình ứng dụng
Showing the first 8 pages. Download the document to see it all.
No comments yet. Be the first!
Comments (0)
No comments yet. Be the first!