1.

TS. Nguyễn Thanh Tuấn

Nhóm nghiên cứu gồm: 2TS.

24 tháng (2022-2024), gia hạn đến 2025

– Nội dung 1: Tổng hợp các kỹ thuật nhúng trích thông tin và các ứng dụng xử lý ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo.

. Kết quả: Tổng quan, xác định các thông số kỹ thuật.

– Nội dung 2: Đánh giá hiệu quả của giải pháp nhúng trích thông tin đề xuất với ảnh kiểm thử.

. Kết quả: Đã đề xuất và đánh giá các giải pháp kết hợp kỹ thuật nhúng trích thông tin hiện đại trong các ứng dụng xử lý ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo.

– Nội dung 3: Đánh giá hiệu quả của giải pháp nhúng trích thông tin đề xuất với tập ảnh huấn luyện.

. Kết quả: Đã đánh giá ảnh hưởng của dung lượng thông tin nhúng và độ tin cậy của các mô hình AI.

* Sản phẩm mềm: phần mềm nhúng trích thông tin phục vụ nghiên cứu và ứng dụng thử nghiệm.

* Sản phẩm cứng: không có.

* Sản phẩm đào tạo và khoa học:

. 01 bài báo trên hội nghị/tạp chí (Scopus, Q4) Communications in Computer and Information Science Series.

. 01 bài báo trên hội nghị quốc tế IEEE International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI 2024, Indonesia).

. Đào tạo: 01 cử nhân.

Trí tuệ nhân tạo (AI, Artificial Intelligence) với các giải thuật học máy và các mạng nơ-ron học sâu đã ngày càng chứng tỏ được ưu thế vượt trội so với các phương pháp truyền thống trong các ứng dụng xử lý ảnh từ phát hiện, nhận dạng, phân tích, tái tạo các ảnh tự nhiên thông thường cho đến các ảnh chuyên biệt đặc thù như ảnh y tế DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Đặc điểm chung của phần lớn các ứng dụng này sử dụng mô hình học có giám sát, trong đó cần cơ sở dữ liệu ảnh mẫu tương đối lớn với dữ liệu nhãn tương ứng. Tuy nhiên, hiện nay cơ sở dữ liệu ảnh mẫu và dữ liệu nhãn hoàn toàn tách biệt. Điều này có thể dẫn đến những nhầm lẫn sai lệch trong quá trình thu thập hay hiệu chỉnh cơ sở dữ liệu huấn luyện cũng như gặp khó khăn trong việc xác thực hay bảo mật. Trong khi đó, kỹ thuật nhúng trích thông tin (watermarking) không ngừng được nghiên cứu trong suốt thời gian qua do khả năng ứng dụng và mở rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tích hợp dữ liệu, xác thực, bảo vệ bản quyền và chống sao chép bất hợp pháp. Do đó, việc nghiên cứu đề xuất và đánh giá các giải pháp kết hợp kỹ thuật nhúng trích thông tin hiện đại trong các ứng dụng xử lý ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo không những mang tính mới mà còn cấp thiết do đáp ứng nhiều nhu cầu thực tiễn. Các kỹ thuật nhúng trích thông tin nghiên cứu đề xuất theo hướng trích mù (không cần ảnh gốc) để phù hợp với khả năng ứng dụng rộng rãi nên mang nhiều thách thức khoa học. Ngoài việc ứng dụng cho các ảnh tự nhiên thông thường truyền thống, đề tài cũng mở rộng cho các ảnh y tế nhằm hỗ trợ cho các dịch vụ mới như y tế từ xa hay bệnh án điện tử. Vì vậy, các kết quả nghiên cứu giúp tăng cường hiệu quả khai thác các ứng dụng xử lý ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo, góp phần thúc đẩy khả năng phổ biến ứng dụng trí tuệ nhân tạo hơn nữa trong thực tiễn, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế. Các kết quả nghiên cứu nổi bật của đề tài đã được tổng hợp và công bố trong 02 bài báo khoa học thuộc Scopus. Ngoài ra, thông qua việc hướng dẫn thành công 01 sinh viên thực hiện đồ án tốt nghiệp liên quan đến đề tài góp phần nâng cao nhận thức và đào tạo chuyên môn về trí tuệ nhân tạo, phù hợp với chủ trương và chương trình hành động của Đại học Quốc gia TPHCM về lĩnh vực này.

Email: nttuan@hcmut.edu.vn