Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86996
Nhan đề: DỰ ĐOÁN ĐỘ TUỔI CỦA NGƯỜI TRONG HÌNH DỰA TRÊN CÁC THUẬT TOÁN MÁY HỌC
Tác giả: Nguyễn, Thanh Hải
Nguyễn, Minh Trí
Từ khoá: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Năm xuất bản: 2023
Nhà xuất bản: Trường Đại Học Cần Thơ
Tóm tắt: Đồ án "Predicting Age by Images" là một nghiên cứu nhằm phát triển một mô hình dự đoán độ tuổi của một người dựa trên hình ảnh của họ. Điều này có thể giúp các chuyên gia phân tích dữ liệu phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau như y tế, giải trí và an ninh. Mô hình sử dụng các kỹ thuật học sâu và thuật toán máy học để phân tích các đặc trưng khuôn mặt và các đặc điểm khác trên hình ảnh. Nó sẽ tự động phát hiện và đánh giá các nếp nhăn, rãnh nắm và các dấu vết lão hóa khác để đưa ra dự đoán về độ tuổi của người đó. Với sự phát triển của công nghệ, các hệ thống dự đoán độ tuổi từ hình ảnh ngày càng được sử dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày. Ví dụ, các nhà khoa học có thể sử dụng nó để nghiên cứu các tác động của quá trình lão hóa lên các cơ quan và bệnh tật, cũng như để theo dõi quá trình lão hóa của con người. Công nghệ này cũng có thể được áp dụng trong ngành giải trí để phát hiện và phân loại các bộ phim và chương trình truyền hình phù hợp với độ tuổi của người xem. Trong ngành an ninh, nó có thể được sử dụng để giám sát các hoạt động của các nhóm tuổi khác nhau và đưa ra các quyết định phù hợp. Trong tổng thể, đồ án "Predicting Age by Images" là một công trình nghiên cứu có tính ứng dụng cao, mang lại nhiều tiềm năng để sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Với toàn bộ những tính ứng dụng quan trọng và mang lại nhiều giá trị thực tế cho xã hội, đề tài "Dự đoán độ tuổi qua gương mặt" đã được đề xuất thực hiện. Mục đích là xây dựng 1 hệ thống website ứng dụng 3 mô hình EfficientNets,MobileNets, Random Forest ,... và tìm ra mô hình đạt được độ chính xác cao trong thời gian ngắn nhất cho việc dự đoán hình ảnh . Trong quá trình nghiên cứu ,Radom Forest đạt được kết quả khá tốt với giá trị trung bình của mae và rmse trước khi cắt mặt lần lượt là :MAE: 7.8548 , 6.545 , RSME: 3.0428 và 2.583
Mô tả: 52 Tr
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86996
Bộ sưu tập: Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
1.79 MBAdobe PDF
Your IP: 18.191.11.89


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.