Toán học là một môn học có tính logic cao với các đơn vị kiến thức liên kết chặt chẽ với nhau. Nếu con lỡ quên một đơn vị kiến thức thì điều này có thể ảnh hưởng đến quá trình tư duy và giải toán. Vì vậy, thói quen hệ thống lại kiến thức vô cùng quan trọng để giúp con nắm chắc mối liên hệ giữa các khái niệm, lý thuyết Toán học và hiểu bài hơn. Show Cùng tham khảo các cách hệ thống kiến thức vừa nhanh vừa tiện lợi sau nhé!  1. Sử dụng sơ đồ tư duySơ đồ tư duy (mindmap) không phải là 1 phương pháp mới lạ bởi cách học này đã được ứng dụng rộng rãi nhờ tính hiệu quả cao trong việc hỗ trợ ghi chép và ghi nhớ kiến thức. Bằng cách sử dụng sơ đồ tư duy, con có thể ghi chú và lưu trữ một lượng thông tin lớn và thậm chí còn biểu diễn được mối quan hệ giữa các đơn vị kiến thức, từ đó con vừa có một cái nhìn bao quát vừa quan sát được chi tiết từng phần kiến thức Toán. Và đặc biệt hơn nữa, nếu biết cách khai thác triệt để sơ đồ tư duy, khả năng ghi nhớ của con sẽ được cải thiện từ 10% – 15% (theo một của các học giả tại Đại học London). Hiện nay với nhiều phần mềm và thiết bị, con có thể dùng sơ đồ tư duy vẽ tay hoặc vẽ sơ đồ tư duy online. 2. Sử dụng công cụ tư duy: Biểu đồ Y, X, WMột công cụ khác giúp con sắp xếp các kiến thức đã học và ghi nhớ chúng chính là biểu đồ YXW. Biểu đồ Y sử dụng để tổng hợp kiến thức khi chúng có 3 ý chính cần nhớ, biểu đồ X để biểu diễn 4 nội dung cần nhớ và đối với biểu đồ W là 5 ý chính. Sau những giờ học trên lớp, con có thể học thêm, ôn luyện theo khả năng của con với ứng dụng học tập hiệu quả và miễn phí như Khan Academy. Khi con học với Khan Academy, ba mẹ có thể yên tâm bởi các khoá Toán trên đây được thiết kế bám sát theo chương trình của Bộ Giáo dục và Đào tạo với mỗi chương kiến thức được chia nhỏ thành các đơn vị bài học, bài luyện tập xen kẽ. Với cách phân chia hợp lý như vậy, con chỉ cần dành ra khoảng 15’ mỗi ngày học theo từng phần trên Khan Academy sẽ nắm vững và tự hệ thống được kiến thức thật kỹ càng. 4. Ghi chép bài học cẩn thậnTrong giờ học, con không chỉ cần tập trung nghe cô giảng bài mà còn nên ghi chép bài thật kỹ càng và chọn lọc (những ý chính, ý mở rộng). Nghe tưởng chừng đơn giản nhưng kỹ năng ghi chép bài đòi hỏi con thực hành thường xuyên để có hiệu quả tốt khi con cần xem lại và tự hệ thống kiến thức một cách đầy đủ. Việc chọn phương pháp lọc nhiễu phù hợp sẽ giữ được các đặc trưng quan trọng, đại diện cho đối tượng trong ảnh, khi đưa sang bộ lọc để trích xuất đặc trưng trong ảnh. Và vì vậy, việc đưa các đặc trưng ở trên vào input của một mô hình học sẽ cho ra mô hình dự đoán chính xác hơn. Bài toán cho ra kết quả dự đoán chính xác hơn. Làm mờ ảnh là kỹ thuật xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Tuỳ vào loại nhiễu mà ta có phương pháp xử lý nhiễu khác nhau để bài toán đạt kết quả chính xác cao. Trong bài viết này, tôi trình bày một số loại nhiễu thường gặp và các phương pháp xử lý nhiễu thông dụng, đồng thời, giới thiệu tổng quát về bài toán nhận dạng. Bài viết liên quan:
Bài toán nhận dạngCác bài toán tôi đề cập dưới đây được biết đến nhiều trong lĩnh vực thị giác máy tính:
Thông thường, phương pháp phổ biến để giải quyết các bài toán nhận dạng đó là:
Xoá nhiễu là một cách để tiền xử lý ảnh. Tuy nhiên, việc tiền xử lý ảnh còn có nhiều phương pháp khác nhau để phù hợp với mục tiêu và tính chất của mỗi bài toán. Việc chọn phương pháp lọc nhiễu phù hợp sẽ giữ được các đặc trưng quan trọng, đại diện cho đối tượng trong ảnh, khi đưa sang bộ lọc để trích xuất đặc trưng trong ảnh. Và vì vậy, việc đưa các đặc trưng ở trên vào input của một mô hình học sẽ cho ra mô hình dự đoán chính xác hơn. Bài toán cho ra kết quả dự đoán chính xác hơn. Nguyên nhân nhiễu ảnhNhiễu được định nghĩa trong xử lý ảnh là những điểm ảnh có giá trị độ xám trội hơn so với cục bộ, tức là chênh lệch lớn so với các điểm ảnh lân cận. Trong quá trình capture ảnh, chất lượng ảnh thu được sẽ không tốt do ảnh hưởng của thời tiết (ánh sáng, mưa, gió), hoặc do bị che khuất. Hoặc một số nhiễu cũng do thiết bị thu hình ảnh kém chất lượng. Một số trường hợp chuyển động của đối tượng quá nhanh so với tốc độ capture của thiết bị, làm ảnh thu được bị nhoè. Nhiễu sẽ làm ảnh hưởng đến kết quả bài toán mà ta đang giải quyết theo chiều hướng tiêu cực. Một số phương pháp xử lý nhiễu phổ biếnCó hai hướng xử lý nhiễu: trong miền không gian và trong miền tần số miền tần số. Ở đây, tôi chỉ giới thiệu một số phương pháp làm mờ ảnh (xoá nhiễu) trong miền không gian với ảnh xám: Gọi M, N là số điểm ảnh theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh. Ảnh được biểu diễn bởi hàm ảnh 1. Toán tử trung bìnhHay còn gọi là lọc trung bình, bằng cách thay thế giá trị độ xám tại điểm ảnh đang xét bằng trung bình cộng giá trị độ xám của các điểm ảnh lân cận (bạn có thể xác định kích thước của vùng lân cận tuỳ ý sao cho kết quả làm trơn là tốt nhất). Tuy nhiên, nhược điểm của toán tử này sẽ làm biên cạnh của đối tượng bị mờ (do biên cạnh là những pixel có sự chênh lệch độ xám lớn so với cục bộ). Ảnh kết quả được định nghĩa với bộ lọc kích thước m x n. 2. Toán tử trung vịLọc trung vị, thay thế giá trị độ xám tại điểm ảnh đang xét bằng giá trị độ xám của điểm ảnh nằm ở trung vị của dãy điểm ảnh sau khi sắp xếp theo giá trị độ xám tăng dần (xem minh hoạ). Toán tử này có tác dụng đối với những điểm ảnh có giá trị độ xám lớn hơn hoặc nhỏ hơn hẳn các pixel lân cận. Bộ lọc trung vị được định nghĩa: 3. Toán tử GaussianGiá trị độ xám tại điểm ảnh đang xét, được thay bằng trung bình lượng giá của các pixel lân cận tích chập với bộ lọc đại diện cho hàm gauss (kích thước bộ lọc m x n). Bộ lọc của toán tử Gaussian: Giá trị σ là độ lệch chuẩn của hàm gauss, giá trị càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của các pixel lân cận càng lớn. Giá trị độ xám của điểm ảnh đang xét sẽ có tính tương đồng cao so với các điểm ảnh lân cận. |
