Dòng Nội dung
1
Hệ thống đóng mở cửa cuốn bằng nhận diện khuôn mặt : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Võ, Hoàng Phước; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 48 tr. : hình ảnh; sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Đề tài nghiên cứu nhằm phát triển một hệ thống đóng mở cửa cuốn an toàn, hiệu quả và dễ sử dụng bằng cách sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Hệ thống sẽ được thiết kế để hoạt động một cách đáng tin cậy trong nhiều điều kiện khác nhau với nhiều loại khuôn mặt khác nhau. Nâng cao an ninh: Hệ thống này giúp tăng cường an ninh bằng cách đảm bảo rằng chỉ những người được phép mới có thể truy cập vào các khu vực an ninh. Điều này giảm thiểu nguy cơ xâm nhập trái phép, đảm bảo an toàn cho tài sản và môi trường sống của cộng đồng. Tiện lợi và hiệu quả: Người dùng có thể truy cập vào các khu vực an ninh chỉ bằng việc quét khuôn mặt, mang lại sự tiện lợi và giúp tiết kiệm thời gian cho người dùng. Hệ thống đảm bảo tính riêng tư và bảo mật cho người dùng. Hệ thống mở cửa tự động bằng nhận dạng khuôn mặt giúp giảm tải công việc cho các nhân viên bảo vệ hoặc nhân viên quản lý truy cập.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
2
Nhận dạng khuôn mặt và quản lý quyền riêng tư : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Nguyễn Đức Trường; Đặng Như Phú hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 43 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.4
Nghiên cứu này hướng tới việc xây dựng một ứng dụng nhận dạng khuôn mặt kết hợp với hệ thống quản lý quyền riêng tư, nhằm đảm bảo sự an toàn, minh bạch và có trách nhiệm trong việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Với sự tiến bộ đáng kể của deep learning và máy học, mục tiêu chính là phát triển một ứng dụng có độ chính xác cao trong việc nhận diện và quản lý thông tin người dùng. Đặt trong tâm vào việc phát triển một ứng dụng nhận dạng khuôn mặt cùng hệ thống quản lý quyền riêng tư dành cho sinh viên. Cụ thể việc quản lý các dữ liệu thông tin cá nhân về sinh viên như mã số sinh viên, họ tên, ngày tháng năm sinh, kho, khoá học, địa chỉ, email, số điện thoại, giới tính... và đặc biệt thu thập dữ liệu hình ảnh khuôn mặt của sinh viên để xây nhận dạng.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
3
Nhận diện khuôn mặt trong thời gian thực : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Ngô Tấn Lợi; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 54 tr. : hình ảnh; bảng ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 004.33
Nghiên cứu về các phương pháp cơ bản của nhận diện khuôn mặt, bao gồm xử lý ảnh, phân loại, biểu diễn đặc trưng và các thuật toán học máy cơ bản. Cách thu thập dữ liệu khuôn mặt, quản lý cơ sở dữ liệu và xử lý dữ liệu để huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt. Phát triển các mô hình nhận diện khuôn mặt sử dụng các phương pháp học máy hoặc học sâu, đồng thời đánh giá độ chính xác và hiệu suất của các mô hình này. Nghiên cứu về việc áp dụng nhận diện khuôn mặt vào các lĩnh vực như an ninh, y tế, giao thông, giáo dục và công nghiệp để hiểu rõ hơn về ứng dụng thực tế của công nghệ này.Nghiên cứu về các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, an ninh thông tin và vấn đề đạo đức khi áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Cách tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt vào các hệ thống khác và cách tương tác của người dùng với công nghệ này.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
4
Nhận diện khuôn mặt và phân loại cảm xúc của người dùng qua Camera : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Trần Anh Sơn, Nguyễn Thị Phong Dung hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
57 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Đề tài nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu suất của ứng dụng thực tế và công nghệ trong các lĩnh vực đa dạng. Phát triển các thuật toán và mô hình nhận diện khuôn mặt và cảm xúc có độ chính xác cao, nhằm đảm bảo khả năng phân loại cảm xúc khuôn mặt của con người một cách chính xác và đáng tin cậy. Mở rộng khả năng phân loại cảm xúc của con người để bao gồm một loạt trạng thái tinh thần, từ vui mừng, buồn bã đến sợ hãi, tức giận và những trạng thái khác. Xây dựng hệ thống có khả năng nhận diện khuôn mặt và phân loại cảm xúc đồng thời từ nhiều khuôn mặt khác nhau, phục vụ môi trường thực tế với nhiều người sử dụng. Phát triển giải pháp có khả năng xử lý hình ảnh và đưa ra kết quả trong thời gian ngắn. Liên kết công nghệ nhận diện khuôn mặt và cảm xúc với trải nghiệm người dùng. Phát triển cơ sở hạ tầng và phương pháp giảm thiểu rủi ro về riêng tư. Khám phá và phát triển các ứng dụng mới. Nghiên cứu sâu về cách nhận diện và phân loại cảm xúc trong các biểu hiện đa chiều.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
5
Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng OpenCV và Tensorflow : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Ngô Thủy Tiên; Phạm Đình Tài hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
77 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 658.321
Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt tự động cho quá trình chấm công. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xây dựng và phát triển một hệ thống nhận diện khuôn mặt thông minh cho phép tự động hóa quá trình chấm công trong các tổ chức, doanh nghiệp. Hệ thống sẽ sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để xác định danh tính của nhân viên khi họ vào hoặc ra khỏi khu vực làm việc. Một mục tiêu quan trọng của nghiên cứu là cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện khuôn mặt. Để đảm bảo rằng hệ thống có thể nhận diện chính xác khuôn mặt của nhân viên trong mọi tình huống, chúng tôi sẽ sử dụng các thuật toán học sâu tiên tiến như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và YOLO để huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt. Hệ thống sẽ được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và trong môi trường thực tế, nơi có thể có sự thay đổi về vị trí, góc độ và trạng thái khuôn mặt của người sử dụng.Tăng cường bảo mật và tính năng xác thực. Chấm công thông minh với công nghệ nhận diện khuôn mặt sẽ giúp doanh nghiệp và tổ chức giảm thiểu rủi ro gian lận thời gian làm việc, nâng cao tính minh bạch và tiết kiệm chi phí vận hành. Đặc biệt, hệ thống này có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống quản lý nhân sự khác, giúp tạo ra một môi trường làm việc thông minh, hiệu quả và hiện đại.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)