TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Luận án, Luận văn
  • Ký hiệu PL/XG: 006.3 T7721
    Nhan đề: Ứng dụng CNN vào bài toán nhận dạng khuôn mặt :
DDC 006.3
Tác giả CN Trần, Nguyễn Lan Anh
Nhan đề 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)
Thông tin xuất bản Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
Mô tả vật lý 71 tr. : hình ảnh; sơ đồ ; 29 cm.
Tóm tắt 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.
Từ khóa tự do Nhận dạng khuôn mặt
Từ khóa tự do CNN
Từ khóa tự do Sinh trắc học
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Trương, Hải Bằng
Địa chỉ 300Q12_Kho Luận án, luận văn(1): 091167
000 00000nam#a2200000ui#4500
00150523
0023
004D57D370F-2961-4503-A21B-5A428CCBDD7E
005202405131204
008081223s2024 vm| vie
0091 0
039|a20240513120405|bbacntp|c20240513120315|dbacntp|y20240513100422|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a006.3|bT7721
100 |aTrần, Nguyễn Lan Anh
245 |aỨng dụng CNN vào bài toán nhận dạng khuôn mặt : |bLuận văn Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Chuyên ngành Công nghệ thông tin, mã ngành: 8480201 / |cTrần Nguyễn Lan Anh; Trương Hải Bằng (hướng dẫn)
260 |aTp. Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2024
300 |a71 tr. : |bhình ảnh; sơ đồ ; |c29 cm.
520 |aNghiên 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.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aNhận dạng khuôn mặt
653 |aCNN
653 |aSinh trắc học
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aCông nghệ thông tin
700 |aTrương, Hải Bằng|cTS.|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Kho Luận án, luận văn|j(1): 091167
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbiasach/50523_ungdungcnnvaobaitoannhandienkhuonmatthumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 091167 Q12_Kho Luận án, luận văn 006.3 T7721 Sách mượn tại chỗ 1 Chưa sẵn sàng

Không có liên kết tài liệu số nào