XÂY DỰNG ỨNG DỤNG HỌC ĐA TÁC VỤ VỚI MẠNG HYDRANET

Abstract

Ngày nay, với sự phát triển của các thuật toán học sâu đã và đang ứng dụng vào nhiều vấn đề của cuộc sống. Những bài toán liên quan đến việc xử lý hình ảnh, video ngày càng góp phần vào các ứng dụng trong nghiên cứu và cuộc sống con người. Với việc mạng xã hội ngày càng phát triển, nhu cầu chia sẻ hình ảnh của con người cao. Vì vậy, số lượng hình ảnh khuôn mặt có sẵn tăng vọt. Từ đó, em đã lên ý tưởng xây dựng một ứng dụng kết hợp với mô hình học đa tác vụ để phân loại giới tính, chủng tộc và ước tính tuổi của một người từ hình ảnh khuôn mặt. Trong quá trình thực hiện ứng dụng em đã áp dụng huấn luyện các mô hình khác nhau và đưa ra so sánh giữa kiến trúc HydraNet tập hợp các mạng nơ ron tích chập và kiến trúc HydraNet với các thuật toán học chuyển giao như VGG-16 và MobileNet-V2 với tập dữ liệu có tất cả 24.705 hình ảnh khuôn mặt là sự kết hợp giữa tập dữ liệu hình ảnh UTKFace và dữ liệu hình ảnh thu thập thêm trên internet. Với việc trích xuất các đặc trưng chung cho cả ba bài toán phân loại giới tính, chủng tộc và ước tính tuổi sau đó mới thực hiện dự đoán cho các nhiệm vụ riêng lẻ. Kết quả các mô hình cho độ chính xác khoảng từ 87% đến 90% với nhiệm vụ phân loại giới tính và khoảng từ 70% đến 80% cho nhiệm vụ phân loại chủng tộc, dự đoán tuổi đánh giá trên chỉ số MAE khoảng từ 0.7 đến 0.8. Sau khi đã hoàn tất việc cài đặt và kiểm thử, kiến trúc mô hình HydraNet tập hợp các mạng nơ ron tích chập đã được dùng để triển khai cho ứng dụng dự đoán giới tính, tuổi và chủng tộc.