ĐỀ TÀI LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP - Bộ môn HTTTHọc kỳ 2 Năm học 2009-2010

(ĐT được sắp theo thứ tự tên các GV)

STT TÊN ĐỀ TÀI

1 Hệ thống tra cứu và bán vé tàu hỏa trực tuyến2 Hệ thống quản lý bảo hiểm y tế3 Hệ thống quản lý hồ sơ vay vốn của sinh viên4 Hệ thống quản lý kế hoạch học tập toàn khóa và đăng ký môn học trực tuyến

thông báo sau nếu có

5 Thiết kế website quản trị dự án6 Thiết kế công cụ tìm kiếm tài liệu (Documents search tool)7 Thiết kế từ điển đa ngôn ngữ cho hệ điều hành Symbian8 Công cụ phân loại văn bản dựa theo từ khóa9 Nghiên cứu cài đặt giải thuật Force-Directed Edge Bundling cho việc biểu diễn đồ thị

10 Xây dựng hệ thống quản lý tri thức cho đào tạo trực tuyến có sự cộng tác lẫn nhau10b11 Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định đăng ký môn học cho sinh viên ĐHCT

12Nghiên cứu dữ liệu, thuật toán xử lý dữ liệu dạng “time series” và phát triển công cụ dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán

13 Nhận dạng vân tay14 Nhận dạng vân môi15 Video ảo

16Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm Nn có xác suất (Content-based image retrieval using Probabilistic Latent Semantic Analysis)

17Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân phối Dirichlet tiềm Nn (Content-based image retrieval using Latent Dirichlet Allocation)

18Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích tương ứng (Content-based image retrieval using Correspondence Analysis).

19Phát hiện chủ đề văn bản sử dụng phân tích tương ứng (Topic Discovery using Correspondence Analysis)

20Sử dụng phân tích tương ứng cho việc phát hiện chủ đề ảnh (Correspondence Analysis for Image Topic Discovery)

21 Tìm hiểu Flex để Xây dựng các Ứng dụng Online

22 Áp dụng metadata trong thiết kế một hệ thống thông tin quản lý các báo cáo, văn thư trong một tổ chức bất kỳ

23 Tìm hiểu và sử dụng SQL trên một cơ sở dữ liệu hướng đối tượng trong Oracle

GV : Trần Ngân Bình - Sinh viên liên hệ trực tiếp với Giáo viên ra đề tài để tìm hiểu yêu cầu chi tiết

GV : Dương Văn Hiếu - Sinh viên liên hệ trực tiếp với Giáo viên ra đề tài để tìm hiểu yêu cầu chi tiết

GV : Lâm Thị Ngọc Châu

GV : Trương Quốc Định - Đề tài có mô tả kèm theo

GV : Phạm Thị Xuân Lộc - Sinh viên liên hệ trực tiếp với Giáo viên ra đề tài để tìm hiểu yêu cầu chi tiết

GV : Phạm Nguyên Khang- Đề tài có mô tả kèm theo

Page 1 of 2

24 Nghiên cứu và ứng dụng mô hình Model-View-Controler vào website quản lý điểm rèn luyện sinh viên trường Đại Học Cần Thơ

25 Tìm hiểu việc biểu diễn dữ liệu nhiều chiều trong XML của DB226 Quản lý việc tuyển sinh du học- hợp tác đào tạo với nước ngoài của một trường ĐH27 QL tình hình an toàn giao thông trong một tỉnh TP28 Thực hiện dàn trang in giấy tự động cho một tờ báo29 QL kết quả tuyển sinh Đại học và việc xét tuyển các nguyện vọng30 QL bán vé xe lửa qua mạng31 Quản lý xuất nhập hàng tại một cửa khẩu32 Thực hiện bài toán sắp thời khóa biểu cho cán bộ giảng dạy Khoa Công nghệ thông tin- ĐHCT33 Quản lý việc đăng ký báo và tạp chí tại một bưu cục cấp tỉnh/ thành phố34a Quản lý các vụ xử án qua các cấp tòa án- Xử án34b Quản lý các vụ xử án qua các cấp tòa án- Thi hành án35 Quản lý các du học sinh và lưu học sinh của chính quyền một tỉnh thành phố36 Tìm hiểu User Interface Component Model trong công nghệ Java Server Faces để tạo giao diện

37Xây dựng HTTT Theo dõi Phân bổ Tài sản thiết bị và Đồ dùng dạy học của Phòng giáo dục cấp quận/huyện

38 Xây dựng HTTT Quản lý Tài sản thiết bị và Công cụ dụng cụ của Khoa CNTT-TT39 Xây dựng HTTT Quản lý xuất nhập Thuốc của Bệnh viện 40 Xây dựng Hệ thống thông tin hỗ trợ Phát triển Nông nghiệp nông thôn41 Xây dựng HTTT Quản lý Công tác Đảng vụ Đảng Bộ Khoa CNTT-TT

42 Tạo dáng đi cho nhân vật hoạt hình bằng giải thuật di truyền

43Tìm hiểu và áp dụng design pattern trong thiết kế một hệ thống thông tin cho một doanh nghiệp sản xuất hàng xuất khẩu

44 Quản lý các sổ tiết kiệm ở một chi nhánh ngân hàng45 Quản lý việc xét tuyển vào một trường Cao đẳng46 Quản lý họp thường trực của 1 cơ quan quản lý nhà nước47 Quản lý dự án ngoài nước48 Áp dụng các tính chất giao dịch trong EJB vào đăng ký thuê bao điện thoại di động 49 Xét cơ sở dữ liệu phân tán trong quản lý khuyến mãi của 1 hệ thống siêu thị50 Quản lý tuyển sinh lớp 10

51Tìm hiểu và áp dụng Rational Software Modeler vào thiết kế một hệ thống thông tin quản lý xuất bản văn hóa phẩm

GV : Phạm Thị Xuân Lộc - Sinh viên liên hệ trực tiếp với Giáo viên ra đề tài để tìm hiểu yêu cầu chi tiết

GV : Phan Tấn Tài - Sinh viên liên hệ trực tiếp với Giáo viên ra đề tài để tìm hiểu yêu cầu chi tiết

GV : Đặng Quốc Việt - Sinh viên liên hệ trực tiếp với Giáo viên ra đề tài để tìm hiểu yêu cầu chi tiết

Page 2 of 2

Tên đề tài: Xây dựng hệ thống quản lý tri thức cho đào tạo trực tuyến có sự cộng tác lẫn nhau Giáo viên hướng dẫn: Ths. Dương Văn Hiếu Email: dvhieu@gmail.com; dvhieu@cit.ctu.edu.vn; dvhieu@ctu.edu.vn; Mục đích:

- Xây dựng một hệ thống quản lý tri thức cho hoạt động dạy và học trực tuyến có sự cộng tác/hỗ trợ lẫn nhau giữa những người tham gia vào hệ thống.

- Sản phẩm cuối cùng là một chương trình ứng dụng dựa trên Web (A Web based application)

Yêu cầu cụ thể:

- Tìm hiểu về e-learning và hệ thống quản lý e-learning - Tìm hiểu về thực trạng, xu hướng sử dụng e-learning. - Sinh viên phải có kiến thức tốt về các môn cơ sở như:

o Cơ sở dữ liệu o Phân tích hệ thống o Hệ quản trị cơ sở dữ liệu o Lập trình Web o Có khả năng đọc tài liệu bằng tiếng Anh

- Sinh viên phải thỏa thuận với giáo viên hướng dẫn mọi vấn đề liên quan đến phân tích hệ thống cũng như thiết kế ứng dụng

- Sinh viên phải toàn tâm toàn ý để hoàn thành luận văn theo yêu cầu của giáo viên hướng dẫn

- Giáo viên hướng dẫn sẽ giúp sinh viên trong phần phân tích và thiết kế hệ thống. Nhưng đòi hỏi sinh viên phải có kế hoạch thực hiện và đảm bảo hoàn thành đúng tiến độ

Tài liệu tham khảo

1. Giáo trình các môn học có liên quan 2. Giáo viên sẽ cung cấp cho sinh viên một số ebooks sau khi sinh viên chọn đề tài

này

Tên đề tài: Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định đăng ký môn học cho sinh viên ĐHCT Giáo viên hướng dẫn: Ths. Dương Văn Hiếu Email: dvhieu@gmail.com; dvhieu@cit.ctu.edu.vn; dvhieu@ctu.edu.vn; Mục đích:

- Xây dựng một hệ thống hỗ trợ sinh viên ĐHCT đưa ra quyết định trong việc lập kế hoạch học tập và đăng ký môn học

- Sản phẩm cuối cùng là một chương trình ứng dụng. Yêu cầu cụ thể:

- Tìm hiểu qui định của ĐHCT về việc lập kế hoạch học tập và đăng ký môn học

- Tìm hiểu chương trình đào tạo theo tín chỉ nói chung và của ĐHCT, khoa công nghệ thông tin và truyền thông nói riêng

- Sinh viên phải có kiến thức tốt về các môn cơ sở như: o Cơ sở dữ liệu o Phân tích hệ thống o Hệ quản trị cơ sở dữ liệu o Khai khoáng dữ liệu (Data Mining) o Lập trình Web o Có khả năng đọc tài liệu bằng tiếng Anh

- Sinh viên phải thỏa thuận với giáo viên hướng dẫn mọi vấn đề liên quan đến phân tích hệ thống cũng như thiết kế ứng dụng

- Sinh viên phải toàn tâm toàn ý để hoàn thành luận văn theo yêu cầu của giáo viên hướng dẫn

- Giáo viên hướng dẫn sẽ giúp sinh viên trong phần phân tích và thiết kế hệ thống, thu thập dữ liệu. Nhưng đòi hỏi sinh viên phải có kế hoạch thực hiện và đảm bảo hoàn thành đúng tiến độ

Tài liệu tham khảo 1. Các qui định của ĐHCT về lập kế hoạch học tập và đăng ký môn học 2. Chương trình đào tạo của Khoa CNTT-TT 3. Một số tài liệu về kỹ thuật khác (giáo viên chỉ cung cấp khi sinh viên chọn đề tài)

Tên đề tài: Nghiên cứu dữ liệu, thuật toán xử lý dữ liệu dạng “time series” và phát triển công cụ dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoáng Giáo viên hướng dẫn: Ths. Dương Văn Hiếu Email: dvhieu@gmail.com; dvhieu@cit.ctu.edu.vn; dvhieu@ctu.edu.vn; Mục đích:

- Tìm hiểu về dự báo - Tìm kiểu time series data và các thuật toán xử lý time series data - Sản phẩm cuối cùng là một chương trình ứng dụng.

Yêu cầu cụ thể:

- Sinh viên phải có kiến thức tốt về các môn cơ sở như: o Cơ sở dữ liệu, hệ quản trị cơ sở dữ liệu o Cấu trúc dữ liệu và thuật toán o Trí tuệ nhân tạo o Khai khoáng dữ liệu (Data Mining), phần này quan trọng nhất o Lập trình o Có khả năng đọc tài liệu bằng tiếng Anh

- Sinh viên phải toàn tâm toàn ý để hoàn thành luận văn theo yêu cầu của giáo viên hướng dẫn

- Giáo viên hướng dẫn sẽ giúp sinh viên thu thập dữ liệu cho nghiên cứu này Tài liệu tham khảo

1. Giáo trình các môn học có liên quan 2. Giáo viên chỉ cung cấp tài liệu tham khảo khi sinh viên chọn đề tài

Mã số đề tài: Tên đề tài: THIẾT KẾ WEBSITE QUẢN TRỊ DỰ ÁN 1. Loại đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trương Quốc Định. 3. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 4. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng: Ngày nay, các dự án được triển khai ở nhiều lĩnh vực như kinh tế, xã hội, kỹ thuật… phần lớn là những dự án lớn, có sự tham gia của nhiều nhóm và tổ chức khác nhau, khối lượng công việc là cực kỳ lớn và có sự trao đổi thông tin một cách thường xuyên giữa các tổ chức tham gia vào dự án. Việc quản lý có hiệu quả một dự án như vậy là không hề dễ dàng nếu như chúng ta không có được một cách làm khoa học cũng như có được công cụ hỗ trợ cho quản lý. Website được thiết kế nhằm giảm thiểu công việc quản lý của người chủ nhiệm đề tài, quản lý tiến độ thực hiện các nhóm công việc một cách có hiệu quả, quản lý các tài liệu liên quan, …

Yêu cầu về cơ sở lý thuyết: Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ, phân tích & thiết kế hệ thống, ngôn ngữ SQL; Có khả năng lập

trình CSDL, Web.

Yêu cầu các chức năng: Phạm vi ứng dụng của Website là bên trong một cơ quan, tổ chức nào đó. Mục tiêu chính

là quản trị các dự án đã và đang triển khai của cơn quan hay tổ chức này.

Các đối tượng cũng như tính năng chính của website như sau:

• Dự án

o Tên dự án

o Chủ nhiệm dự án

o Thư ký dự án

o Các nhóm hoặc tổ chức tham gia (các nhóm có thể là các nhóm chuyên môn của cùng một tổ chức)

o Một số thông tin liên quan như tên cơ quan chủ quản, thuộc dự án cấp nào (sở, tỉnh/TP, bộ, nhà nước…)…

o Tổng kinh phí

• Công việc thực hiện

o Một dự án sẽ được triển khai thành nhiều tiểu dự án, mỗi một tiểu dự án do một nhóm đảm nhiệm, trong đó mỗi nhóm sẽ có một nhóm trưởng, kinh phí tương ứng. Việc phân chia này là có chiều sâu không giới hạn. Thời gian thực hiện từng công việc.

o Chúng ta cũng cần quản lý các tài liệu liên quan đến từng công việc (mô tả công việc, hướng giải quyết,..) Mỗi tài liệu như vậy cần biết ai là người gửi lên, phiên bản của nó. Tức là theo thời gian, công việc ta làm là có thay đổi, thì sự thay đổi này cũng được thể hiện bên trong tài liệu có liên quan (archived documents system).

• Quản trị thành viên

o Các thành viên tham gia vào dự án sẽ được cấp một tài khoản người dùng trên website để có thể truy cập vào phần không gian dành cho dự án mình tham gia cũng như phần không gian của riêng mình

o Người chủ nhiệm đề tài có toàn quyền trên không gian dành riêng cho dự án của mình

• Hệ thống trao đổi thông tin liên lạc giữa các thành viên của một dự án (chức năng chat), có chức năng nhắc nhở tiến độ thực hiện của công việc.

• Báo cáo thống kê cần thiết (tiến trình thực hiện của các công việc, tỷ lệ phân bổ kinh phí…)

• …

Ngôn ngữ LT và HQTCSDL cài đặt: (thảo luận với GVHD) Tài liệu tham khảo: (Liên hệ GVHD)

Mã số đề tài: Tên đề tài: THIẾT KẾ CÔNG CỤ TÌM KIẾM TÀI LIỆU (Documents search tool) 1. Loại đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trương Quốc Định. 3. Số lượng sinh viên tham gia: 2 sinh viên. 4. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng: Hiện nay việc tìm kiếm tài liệu (văn bản) trên máy tính dựa chủ yếu vào tên tập tin của tài liệu đó. Việc này gây trở ngại khá lớn khi mà ta không thể nhớ được tên tập tin của tài liều mà ta muốn tìm là gì. Hiện tại cũng có một vài công cụ cho phép tìm kiếm tập tin văn bản dựa vào nội dung của tài liệu đó (Google desktop), tuy nhiên không thân thiện với người dùng Việt Nam và cong dùng khá nhiều tài nguyên. Yêu cầu về cơ sở lý thuyết:

Có khả năng tự đọc tài liệu tham khảo (tiếng Anh), khả năng lập trình tốt. Yêu cầu các chức năng:

Mục tiêu của đề tài là xây dựng một công cụ cho phép tìm kiếm các tập tin văn bản dựa trên nội dung của văn bản đó. Trước mắt thì công cụ hổ trợ tìm kiếm các loại văn bản .txt, .doc, .pdf. Các công việc chính

Xây dựng module lập chỉ mục Xây dựng module tìm kiếm văn bản

Ngôn ngữ LT và HQTCSDL cài đặt: (thảo luận với GVHD) Tài liệu tham khảo: (Liên hệ GVHD)

Mã số đề tài: Tên đề tài: THIẾT KẾ TỪ ĐIỂN ĐA NGÔN NGỮ CHO HỆ ĐIỀU HÀNH SYMBIAN 1. Loại đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trương Quốc Định. 3. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 4. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng: Hiện nay việc sử dụng điện thoại di động không còn là điều gì đó xa xỉ đối với người Việt Nam. Việc dùng điện thoại di động không còn gói gọn trong việc thông tin liên lạc mà điện thoại di động còn được xem như một chiếc máy giải trí đa phương tiện bỏ túi. Nhu cầu học ngoại ngữ hoặc tra cứu từ điển của người Việt Nam là mọi lúc mọi nơi, việc lúc nào cũng có bên mình một cuốn từ điển để tra cứu nhanh những gì mình cần là rất tuyệt vời. Việc dùng từ điển giấy thì cồng kềnh, máy Kim từ điển, máy tính xách tay thì đắt tiền; khi đó việc sử dụng từ điên cài trên điện thoại di dộng là một giải pháp tốt. Yêu cầu về cơ sở lý thuyết:

Có khả năng tự đọc tài liệu tham khảo, khả năng độc lập trong suy nghĩ, khả năng lập trình tốt. Yêu cầu các chức năng:

Mục tiêu của đề tài là xây dựng một bộ từ điển đa ngôn ngữ cài đặt trên hệ điều hành Symbian. Các tính năng chính

Chọn bộ từ điển sẽ hoạt động Tính năng tra từ, hỗ trợ tính năng tra chéo Tính năng cập nhật từ mới

Ngôn ngữ LT và HQTCSDL cài đặt: C++ Tài liệu tham khảo: (Liên hệ GVHD)

Mã số đề tài: Tên đề tài: CÔNG CỤ PHÂN LOẠI VĂN BẢN DỰA THEO TỪ KHÓA 1. Loại đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trương Quốc Định. 3. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 4. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng: Hiện nay chúng ta đang ở giai đoạn bùng nổ thống tin. Số lượng thông tin mới mỗi ngày là cực lớn. Trong số đó có một phần không nhỏ thông tin chúng ta cần lưu trữ và tìm lại nó sau này. Việc lưu trữ cần được tổ chức một cách tối ưu để việc tìm lại nó một cách nhanh nhất có thể. Cách tổ chức đơn giản nhất đó là phân loại các thông tin theo các chủ đề khác nhau. Việc này thường được làm một cách thủ công và nó phụ thuộc vào trình độ của người phụ trách thông tin. Yêu cầu về cơ sở lý thuyết:

Có khả năng tự đọc tài liệu tham khảo (bằng tiếng Anh), khả năng độc lập trong suy nghĩ, khả năng lập trình tốt. Yêu cầu các chức năng:

Mục tiêu của đề tài là xây dựng một công cụ cho phép phân loại một cách tự động các tài liệu dựa vào tập từ khóa mà tác giả dùng để miêu tả nội dung của tài liệu đó. Ưu điểm của bộ công cụ này là việc phân chia chính xác các tài liệu vào các chủ đề khác nhau vì không ai hiểu rỏ tài liệu bằng chính tác giả của nó. Giải thuật dùng để phân lớp ở đây là giải thuật GHSOM (Growing Hierarchical Self-Organizing Map) Công cụ nhỏ cho phép hiển thị cây chủ đề và tìm kiếm tài liệu theo chủ đề Ngôn ngữ LT và HQTCSDL cài đặt: Tài liệu tham khảo: (Liên hệ GVHD)

Mã số đề tài: Tên đề tài: NGHIÊN CỨU CÀI ĐẶT GIẢI THUẬT Force-Directed Edge Bundling CHO VIỆC BIỂU DIỄN ĐỒ THỊ 1. Loại đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trương Quốc Định. 3. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 4. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng: Yêu cầu về cơ sở lý thuyết

Lý thuyết đồ thị, khả năng đọc tài liệu tiếng Anh, khả năng lập trình ứng dụng thực thi trên môi trường Window. Yêu cầu các chức năng:

Cài đặt thành công thuật toán Ngôn ngữ LT và HQTCSDL cài đặt: C# hoặc C++ Tài liệu tham khảo: (Liên hệ GVHD)

1

Đề tài luận văn tốt nghiệp K32, học kỳ 2, 2009-2010 Giáo viên hướng dẫn: Phạm Nguyên Khang

E-mail: pnkhang@cit.ctu.edu.vn

Danh sách Đề tài 1: Nhận dạng vân tay....................................................................................................2

Đề tài 2: Nhận dạng vân môi ..................................................................................................3

Đề tài 3: Video ảo...................................................................................................................4

Đề tài 4: Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm Nn có xác suất (Content-based image retrieval using Probabilistic Latent Semantic Analysis) .........5

Đề tài 5: Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân phối Dirichlet tiềm Nn (Content-based image retrieval using Latent Dirichlet Allocation) ....................................................6

Đề tài 6: Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích tương ứng (Content-based image retrieval using Correspondence Analysis).................................................................6

Đề tài 7: Phát hiện chủ đề văn bản sử dụng phân tích tương ứng (Topic Discovery using Correspondence Analysis)........................................................................................7

Đề tài 8: Sử dụng phân tích tương ứng cho việc phát hiện chủ đề ảnh (Correspondence Analysis for Image Topic Discovery) .......................................................................8

Đề tài 9: Tìm hiểu Flex để Xây dựng các Ứng dụng Online ....................................................9

2

Đề tài 1: Nhận dạng vân tay Số sinh viên: 2 Mô tả: Vân tay (fingerprint) là một trong những đặc điểm sinh trắc (biometric) được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: chứng thực, chấm công tự động, nhận dạng tội phạm. Thiết bị chấm công tự động được bán kèm theo phần mềm nhận dạng vân tay thường rất đắt. Ngược lại, giá một thiết bị đọc vân tay (fingerprint reader) rời (không kèm phần mềm) có thể chấp nhận được. Mục tiêu chính của đề tài là xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay dùng trong việc chấm công tự động. Thành phần thiết yếu của một hệ thống như vậy là bộ nhận dạng ảnh vân tay. Các ảnh này sẽ thu được từ thiết bị đọc vân tay. Trong giai đoạn đầu, sinh viên tìm hiểu kiến thức tổng quát vấn đề nhận dạng ảnh vân tay và các công cụ có liên quan bao gồm việc trích lọc các thuộc tính của vân tay và các phương pháp học máy: SVM, Mạng nơ-ron, Cây quyết định, … Sau đó lựa chọn một giải pháp để cài đặt hoàn thiện hệ thống. Yêu cầu:

- Khả năng lập trình tốt - Ngôn ngữ lập trình: C/C++

Sinh viên 1: nghiên cứu phân tích, trích lọc các đặc trưng của vân tay Sinh viên 2: xây dựng bộ nhận dạng dựa trên các đặc trưng và hoàn chỉnh hệ thống Tài liệu tham khảo

1. David G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110

2. Thanh-Nghi Do & N-K. Pham. Fingerprint classification, Hội thảo quốc gia lần thứ XI: Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông, chủ đề: Các hệ thống tính toán di động, Huế, 2008

3

Đề tài 2: Nhận dạng vân môi Số sinh viên: 2 Mô tả: Ngoài vân tay (fingerprint), vân môi là một trong những đặc điểm sinh trắc (biometric) có thể được sử dụng trong các lĩnh vực chứng thực, quản lý bệnh nhân hay nhận dạng tội phạm. Mục tiêu chính của đề tài là xây dựng hệ thống nhận dạng vân môi. Đề tài bao gồm hai phần chính:

- Phân tích trích lọc các đặc trưng của vân môi (1 SV) - Xây dựng bộ nhận dạng (1 SV)

Yêu cầu:

- Khả năng lập trình tốt - Kiến thức về Xử lý ảnh, học máy - Ngôn ngữ lập trình: C/C++

Tài liệu tham khảo (liên hệ giáo viên hướng dẫn)

4

Đề tài 3: Video ảo Mô tả:

Hiện nay, việc phát hình ở các đài truyền hình sử dụng các chương trình video player có sẵn như: Windows Media Player. Nhược điểm của các loại player này đối với việc phát hình là phải cắt các video chính (phim hoặc chương trình) thành từng đoạn nhỏ (vì phải chen các đoạn quảng cáo vào). Mỗi khi muốn thay đổi chương trình phát sóng phải cắt/ghép lại các đoạn video. Hơn nữa, vào thời điểm chuyển tiếp giữa các đoạn video bị cắt thường có một khoảng lặng làm cho mất vài giây phát sóng.

Mục tiêu của đề tài là thiết kế và xây dựng một Video Player để khắc phục các nhược

điểm trên của Windows Media Player trong việc phát hình. Ý tưởng chính là không cắt video chính ra mà xây dựng một “video ảo” có khả năng kết hợp từng đoạn của video chính và các đoạn quảng cáo. Ngoài ra, chương trình phải cho phép đặt các đoạn quảng cảo vào phần dưới của video chính. Yêu cầu:

- Khả năng lập trình tốt: cấu trúc dữ liệu, lập trình hướng đối tượng, lập trình song song - Ngôn ngữ sử dụng: C/C++ - Thư viện DirectX: Direct Show, Direct Sound …

5

Đề tài 4: Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn có xác suất (Content-based image retrieval using Probabilistic Latent Semantic Analysis) Mô tả: Tìm kiếm ảnh theo nội dung (CBIR – content-based image retrieval) hướng tới việc tìm kiếm ảnh truy vấn (do người dùng đưa vào) trong một cơ sở dữ liệu ảnh và trả về các ảnh tương tự (về mặt nội dung) với nó. Đây là một tác vụ khó vì sự thay đổi về màu sắc, ánh sáng, thay đổi góc chụp ảnh, vật thể bị che khuất, ảnh hưởng của phông nền lên vật thể. Gần đây, việc sử dụng các đặc trưng cục bộ SIFT (scale-invariant feature transform) đã mang lại nhiều thành tựu đáng kể trong phân tích ảnh. Trước hết, người ta tìm các điểm đặc biệt (interest points) trên ảnh. Các điểm này thường là các điểm nằm trong các vùng có kết cấu (texture) đặc biệt. Sau đó từng điểm đặc biệt, ta sẽ được mô tả bằng một vec-tơ đặc trưng được trích lọc từ vùng xung quanh của điểm đặc biệt này. Mỗi vectơ đặc trưng là một vectơ 128 chiều. trung bình một ảnh sẽ có khoảng 1.000 vectơ đặc trưng. Để so sánh sự tương tự của 2 ảnh, ta đếm số cặp vectơ đặc trưng “khớp” với nhau giữa hai ảnh. Phương pháp này cho kết rất tốt trong trường hợp ảnh bị thay đổi về độ sáng, màu sắc, góc chụp và ngay cả trường hợp vật thể quan tâm bị che khuất một phần. Tuy nhiên, nhược điểm chính của phương pháp này là độ phức tạp về không gian lưu trữ là rất lớn. Và thời gian tìm kiếm cũng tăng lên, do dữ liệu không được lưu trong bộ nhớ trong. Hơn nữa với mỗi ảnh, ta phải thực hiện khoảng 1000 truy vấn (mỗi ảnh có khoảng 1000 vectơ đặc trưng). Sivic et al. (2003) đã trình bày một phương pháp để biểu diễn ảnh nhằm giải quyết vấn đề không gian lưu trữ và tốc độ truy vấn. Theo đó, các vectơ đặc trưng sẽ được phân nhóm trước bằng một giải thuật phân nhóm (clustering) nào đó. Kế đến, các vectơ đặc trưng sẽ được gán vào các nhóm (cluster) tương ứng. Người ta gọi các cluster này là các visual words. Như vậy một ảnh có thể được xem như là một danh sách chứa các visual words. Thứ tự xuất hiện của các visual words không quan trọng và thường được bỏ qua. Đếm số vectơ của một ảnh được gán vào từng visual words ta sẽ thu được phân phối của các visual words trong ảnh này. Phân phối này có thể được biểu diễn bằng một vectơ. Như vậy thay vì biểu diển ảnh bằng một tập các vectơ đặc trưng SIFT (khoảng 1000 vectơ) thì ta có thể biểu diễn ảnh bằng một vectơ duy nhất. Cách biểu diễn này tương tự như cách biểu diễn văn bản bằng mô hình “túi từ” (bag of words) trong phân tích dữ liệu văn bản. Và tập ảnh sẽ được biểu diễn bằng một bảng ngẫu nhiên (contingency table) với các hàng tương ứng với ảnh và các cột tương ứng với các visual word. Mục tiêu chính của đề tài là sử dụng Phân tích ngữ nghĩa có xác suất (PLSA - Probabilistic Latent Semantic Analysis) để phân tích bảng ngẫu nhiên trên tạo chỉ mục cho ảnh phục vụ cho việc tìm kiếm ảnh theo nội dung. Yêu cầu:

- Kỹ năng lập trình tốt - Có kiến thức về xử lý ảnh, đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê - Ngôn ngữ lập trình: C/C++ (khuyến khích lập trình trên GNU Linux)

Tài liệu tham khảo

3. David G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110.

4. R. Lienhart and M. Slaney. pLSA on large scale image databases. IEEE International

Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing 2007 (ICASSP 2007), Vol. IV: 1217-1220, 2007.

6

Đề tài 5: Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân phối Dirichlet tiềm ẩn (Content-based image retrieval using Latent Dirichlet Allocation) Mô tả: (xem đề tài 4) Mục tiêu chính của đề tài là sử dụng Phân phối Dirichlet tiềm Nn (LDA - Latent Dirichlet Allocation) để phân tích bảng ngẫu nhiên biểu diễn ảnh để tạo chỉ mục cho ảnh phục vụ cho việc tìm kiếm ảnh theo nội dung. Yêu cầu:

- Kỹ năng lập trình tốt - Có kiến thức về xử lý ảnh, đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê - Ngôn ngữ lập trình: C/C++ (khuyến khích lập trình trên GNU Linux)

Tài liệu tham khảo

1. David G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110.

2. Blei, D.M. and Ng, A.Y. and Jordan, M.I., Latent Dirichlet allocation, The Journal of

Machine Learning Research, 2003

Đề tài 6: Tìm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích tương ứng (Content-based image retrieval using Correspondence Analysis) Mô tả: (xem đề tài 4) Mục tiêu chính của đề tài là sử dụng Phân tích Tương ứng (CA – Correspondence Analysis) để phân tích bảng ngẫu nhiên để tạo chỉ mục cho ảnh phục vụ cho việc tìm kiếm ảnh theo nội dung. Yêu cầu:

- Kỹ năng lập trình tốt - Có kiến thức về xử lý ảnh, đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê - Ngôn ngữ lập trình: C/C++ (khuyến khích lập trình trên GNU Linux)

Tài liệu tham khảo

1. David G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110.

2. Greenacre, Michael (1983). Theory and Applications of Correspondence Analysis. London: Academic Press. ISBN 0-12-299050-1.

7

Đề tài 7: Phát hiện chủ đề văn bản sử dụng phân tích tương ứng (Topic Discovery using Correspondence Analysis) Mô tả: Phân tích tương ứng (CA – Correspondence Analysis) là một phương pháp phân tích các bảng ngẫu nhiên 2 chiều (contingency table). Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu văn bản, văn bản được biểu diễn bằng 1 bảng ngẫu nhiên trong đó mỗi hàng tương ứng với 1 văn bản và mỗi cột tương ứng với một từ. Ô (i,j) biểu diễn số lần từ j xuất hiện trong văn bản i. Áp dụng CA trên bảng ngẫu nhiên nay sẽ cho phép tìm ra các trục thừa số. Mỗi trục tương ứng với một chủ đề nào đó. Các chủ đề này có thể giao nhau và một văn bản có thể thuộc về nhiều chủ đề khác nhau. Công cụ HCAText (Pham et al., 2009) cho phép áp dụng CA lên bảng ngẫu nhiên và hiển thị kết quả thu được. Dựa vào kết quả này, ta có thể phát hiện ra các chủ đề chính của tập văn bản đầu vào. Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu “Phân tích tương ứng” và ứng dụng của nó trong việc phân tích dữ liệu văn bản. Viết chương trình biểu diễn tập văn bản đầu vào thành bảng ngẫu nhiên. Tìm hiểu và sử dụng công cụ HCAText để phân tích phát hiện các chủ đề của văn bản. Tập văn bản đầu vào có thể là các tác phNm văn học của một số tác giả trong một giai đoạn nào (cho phép phát hiện các xu hướng văn học của thời kỳ này), cũng có thể là tập các công trình khoa học của các cán bộ Khoa CNTT&TT. Yêu cầu:

- Khả năng lập trình tốt - Khả năng tổng hợp tốt

Tài liệu tham khảo

1. Morin, A., Intensive use of correspondence analysis for information retrieval, 26th International Conference on Information Technology Interfaces, 2004, p. 255 - 258

8

Đề tài 8: Sử dụng phân tích tương ứng cho việc phát hiện chủ đề ảnh (Correspondence Analysis for Image Topic Discovery) Mô tả:

Phân tích tương ứng (CA – Correspondence Analysis) là một phương pháp phân tích các bảng ngẫu nhiên 2 chiều (contingency table). Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu văn bản, văn bản được biểu diễn bằng 1 bảng ngẫu nhiên trong đó mỗi hàng tương ứng với 1 văn bản và mỗi cột tương ứng với một từ. Ô (i,j) biểu diễn số lần từ j xuất hiện trong văn bản i. Áp dụng CA trên bảng ngẫu nhiên nay sẽ cho phép tìm ra các trục thừa số. Mỗi trục tương ứng với một chủ đề nào đó. Các chủ đề này có thể giao nhau và một văn bản có thể thuộc về nhiều chủ đề khác nhau. Để có thể áp dụng CA lên trên ảnh, người ta cũng biểu diễn ảnh dưới dạng bảng ngẫu nhiên như văn bản. Như vậy, mỗi ảnh sẽ được xem như một văn bản và các từ trên ảnh (visual words) được xem như các từ (xem các đề tài Tìm kiếm ảnh theo nội dung để hiểu rõ thêm về visual words). Công cụ HCAViz (Pham et al., 2008) cho phép áp dụng CA lên bảng ngẫu nhiên biểu diễn ảnh và hiển thị kết quả thu được. Dựa vào kết quả này, ta có thể phát hiện ra các chủ đề của các ảnh đầu vào.

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu “Phân tích tương ứng” và ứng dụng của nó trong việc phân tích dữ liệu hình ảnh. Viết chương trình biểu diễn tập ảnh đầu vào thành bảng ngẫu nhiên. Tìm hiểu và sử dụng công cụ CAViz để phân tích phát hiện các chủ đề hình ảnh. Tập ảnh đầu vào có thể là bộ sưu tập ảnh của một nghệ sĩ nhiếp ảnh nào đó hay các ảnh chụp cá nhân sau một đợt đi nghỉ chẳng hạn. Yêu cầu:

- Khả năng lập trình tốt - Khả năng tổng hợp tốt - Ngôn ngữ lập trình: tự chọn

Tài liệu tham khảo

1. Pham, N.-K.; Morin, A.; Gros, P., CAViz, an interactive graphical tool for image mining, 30th International Conference on Information Technology Interfaces, 2008. p. 371 - 376

9

Đề tài 9: Tìm hiểu Flex để Xây dựng các Ứng dụng Online Mô tả: Flex là một Framework tự do, mã nguồn mở cho phép xây dựng các dụng trên web có thể chạy được trên hầu hết các trình duyệt phép, trên desktops và trên hệ điều hành khác nhau. Ưu điểm của các ứng dụng loại này là không cần phải cài đặt trên mỗi máy tính mà nó có thể thực thi trên nền Web với các tính năng như một ứng dụng desktop thông thường. Flex cung một ngôn ngữ lập trình, một phong cách lập trình hiện đại, chuNn dựa trên ngôn ngữ XML. Mục tiêu của đề tài là tìm hiểu các tính năng của Flex để có thể xây dựng các ứng dụng online bao gồm: Giao diện đồ họa, tương tác với người dùng, Database, khả năng kết hợp với các ngôn ngữ khác v.v. Sử dụng Flex để xây dựng một ứng dụng hiển thị dữ liệu nhiều chiều. Yêu cầu:

- Khả năng lập trình tốt - Đọc tài liệu ngoại ngữ

Tài liệu tham khảo

1. http://www.adobe.com/products/flex/overview/