Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85009
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Phạm, Thế Phi | - |
dc.contributor.author | Trần, Huỳnh Ngọc Hiển | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-31T00:42:55Z | - |
dc.date.available | 2023-01-31T00:42:55Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.other | B1809126 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85009 | - |
dc.description | 39 Tr | vi_VN |
dc.description.abstract | Nhận diện khuôn mặt là một đề tài đang phổ biến trong những năm gần đây. Có rất nhiều phương pháp tiếp cận và nghiên cứu đề tài nhận diện khuôn mặt. Chúng ta có thể tiếp cận nó theo máy học và học sâu dựa trên các đặc điểm trên khuôn mặt. Tuy nhiên hiệu quả của những phương pháp này vẫn còn những hạn chế về độc chính xác chưa cao có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường như độ sáng, hướng nghiên, kích thước. Do đó, em đã xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt dựa trên mô hình thuật toán VGG-Face và sử dụng Multi – Task Cascaded Convolutional Networks phát hiện và nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao hơn. Từ đó lấy ra kết quả để đánh giá và so sánh mô hình với mô hình Facenet và OpenFace. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại Học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | CÔNG NGHỆ THÔNG TIN | vi_VN |
dc.title | NHẬN DẠNG VÀ PHÂN TÍCH THUỘC TÍNH KHUÔN MẶT MODULE 1 | vi_VN |
dc.title.alternative | FACE RECOGNITION AND ANALYSIS OF FACIAL FEATURES – MODULE 1 | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
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 | 1.38 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.145.60.120 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.