Dòng Nội dung
1
Ứng dụng CNN vào bài toán nhận dạng khuôn mặt : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Chuyên ngành Công nghệ thông tin, mã ngành: 8480201 / Trần Nguyễn Lan Anh; Trương Hải Bằng (hướng dẫn)
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
71 tr. : hình ảnh; sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Nghiên cứu tổng quan về sinh trắc học,các đặc điểm cơ bản trên gương mặt người có thể phân biệt .Xây dựng mô hình CNN chuyên sâu có khả năng học và nhận dạng các đặc trưng phức tạp của khuôn mặt, đồng thời đảm bảo khả năng linh hoạt và ổn định, tối ưu hóa hiệu suất mô hình Nghiên cứu các phương pháp và đánh giá về các mô hình phân lớp. Đánh giá hiệu suất mô hình được phát triển và so sánh với các phương pháp truyền thống và các mô hình học sâu khác, đồng thời thực hiện các thử nghiệm thực tế để kiểm tra tính ứng dụng của hệ thống. Áp dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt vào các ứng dụng cụ thể như an ninh, quản lý chấm công, quản lý khách hàng để kiểm tra hiệu quả mô hình.Dựa trên kết quả, đề xuất hướng phát triển tiếp theo, cùng với những cải tiến cho hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng CNN.
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
2
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận dạng cảm xúc khuôn mặt cảm xúc : Báo cáo Tổng kết Đề tài Khoa học và Công nghệ cấp cơ sở năm 2022 - 2023 / Vương Xuân Chí; Trần Thanh Hòa; Vũ Thanh Nhàn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2023
25 tr. : hình ảnh; lưu đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 001
Xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện: thu thập và sinh bộ dữ liệu mới từ dữ liệu có sẵn. Xây dựng các thuật toán và đưa ra các tham số để nhận diện cảm xúc từ khuôn mặt. Xây dựng mô hình dự đoán và phân tích kết quà đề xuất xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)