Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85038
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Phạm, Thế Phi | - |
dc.contributor.author | Đặng, Hồ Hữu Phúc | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-31T06:54:12Z | - |
dc.date.available | 2023-01-31T06:54:12Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.other | B1809167 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85038 | - |
dc.description | 57 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 Facenet 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 của các mô hình trên để đánh giá và so sánh với mô hình VGG-Face và OpenFace. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại Học Cần Thơ | vi_VN |
dc.title | NHẬN DẠNG VÀ PHÂN TÍCH THUỘC TÍNH KHUÔN MẶT – MODULE 3 | vi_VN |
dc.title.alternative | FACE RECOGNITION AND ANALYSIS OF FACIAL FEATURES – MODULE 3 | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 1.47 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.119.109.60 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.