MÔ HÌNH KHÓA CỬA THÔNG MINH NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT BẰNG KỸ THUẬT HỌC SÂU

Lê, Khánh Linh

Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86761

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Trương, Quốc Bảo	-
dc.contributor.author	Lê, Khánh Linh	-
dc.date.accessioned	2023-04-26T03:06:53Z	-
dc.date.available	2023-04-26T03:06:53Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.uri	https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86761	-
dc.description.abstract	Luận văn này nghiên cứu về phương pháp mở khóa cửa nhận dạng khuôn mặt bằng kỹ thuật học sâu, với sự phát triển mạnh mẽ của thị giác máy tính thì nhu cầu tương tác giữa con người với máy tính ngày càng nhiều hơn. Do đó đề tài nghiên cứu của luận văn này nhằm giải quyết nhu cầu cơ bản đó. Phương pháp mở khóa cửa nhận dạng khuôn mặt thông qua camera của máy tính, sử dụng thuật toán trích xuất đặc trưng của khuôn mặt trong xử lý ảnh để chuyển về ảnh xám, chống nhiễu, dữ liệu hình ảnh sau đó được mạng nơron tích chập phân loại dựa trên mô hình đã được huấn luyện từ trước. Mạng học sâu được đào tạo có độ chính xác của mạng lên đến 99.73% và độ chính xác của hệ thống là 97.5%, sử dụng cho ứng dụng thời gian thực cho đáp ứng nhanh. Đề tài nghiên cứu này có khả năng ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giúp con người với máy móc tương tương tác dể dàng hơn, thuận tiện hơn.	vi_VN
dc.description.tableofcontents	Lời cảm tạ i Tóm tắt ii Abstract iii Lời cam đoan iiv Danh mục hình viiii Danh mục bảng xi Danh mục từ viết tắt xiii Chương 1: Tổng Quan Đề Tài 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Lịch sử giải quyết vấn đề. 2 1.2.1 Ngoài nước. 2 1.2.2 Trong nước. 2 1.3 Mục tiêu đề tài 3 1.4 Phạm vi giới hạn đề tài 3 1.5 Phương pháp thực hiện 3 1.6 Cấu trúc luận văn. 4 Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết 5 2.1 Xử lý ảnh. 5 2.1.1 Một số khái niệm 5 2.1.2 Hệ màu RGB 6 2.1.3 Ảnh màu. 7 2.1.4 Ảnh xám. 9 2.1.5 Ảnh nhị phân. 10 2.2 Hệ thống nhận diện khuôn mặt 11 2.2.1 Bài toán nhận dạng khuôn mặt 11 2.2.2 Những tác động trong việc nhận dạng 11 2.2.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng 12 2.3 Mạng nơron nhân tạo. 13 2.3.1 Khái niệm. 13 2.3.2 Quá trình học của mạng nơron. 14 2.4 Deep learning. 14 2.5 Mạng nơron tích chập. 15 2.5.1 Khái niệm. 15 2.5.2 Cấu trúc của mạng nơron tích chập. 15 2.6 Tham khảo một số mạng học sâu. 20 2.6.1 Mạng LeNet. 20 2.6.2 Mạng AlexNet. 21 2.6.3 Mạng VGGNet. 21 2.6.4 Mạng SqueezeNet. 22 Chương 3: Nội Dung Thực Hiện 24 3.1 Lưu đồ giải thuật của hệ thống. 24 3.1.1 Lưu đồ giải thuật phát hiện khuôn mặt. 25 3.1.2 Lưu đồ giải thuật trích xuất khuôn mặt. 26 3.1.3 Lưu đồ giải thuật nhận dạng và gửi tín hiệu. 27 3.2 Thu thập dữ liệu. 27 3.3 Xây dựng mạng học sâu và giao diện điều khiển. 28 3.3.1 Mục đích huấn luyện. 28 3.3.2 Huấn luyện mạng sử dụng phương pháp Pretrained Model. 28 3.3.3 Huấn luyện mạng tự xây dựng với dữ liệu ảnh xám. 36 3.3.4 Xây dựng giao diện điều khiển trên Matlab. 50 3.4 Xây dựng phần cứng. 50 3.4.1 Mô hình khóa cửa 50 3.4.2 Mạch điều khiển, truyền thông và công suất. 51 Chương 4: Kết Quả Thực Hiện 56 4.1 Kết quả kiểm chứng với dữ liệu hình ảnh mới. 56 4.2 Kiểm tra thực nghiệm với hệ thống. 57 4.3 Hình ảnh về nhận dạng các class khuôn mặt. 62 4.4 Mô hình khóa cửa và mạch điện. 65 4.5 Đánh giá. 67 Chương 5: Kết Luận Và Hướng Phát Triển 68 5.1 Kết quả đạt được. 68 5.2 Ưu điểm và cách khắc phục nhược điểm. 68 5.2.1 Ưu điểm. 68 5.2.2 Khắc phục nhược điểm. 68 5.3 Hướng phát triển đề tài. 69 Tài liệu tham khảo 70 Phụ lục A 71	vi_VN
dc.language.iso	vi	vi_VN
dc.subject	Kỹ thuật cơ điện tử	vi_VN
dc.title	MÔ HÌNH KHÓA CỬA THÔNG MINH NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT BẰNG KỸ THUẬT HỌC SÂU	vi_VN
dc.type	Thesis	vi_VN
Appears in Collections:	Trường Bách khoa

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
_file_ Restricted Access		5.18 MB	Adobe PDF
Your IP: 3.145.84.128

Show simple item record

LRC Digital repo

DSpace preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets