TAILIEUCHUNG - Nhận diện khuôn mặt sử dụng mạng nơron tích chập xếp chồng và mô hình FaceNet

Bài viết trình bày việc sử dụng mối tương quan giữa phát hiện và hiệu chỉnh để nâng cao hiệu suất trong một mạng nơ-ron tích chập xếp chồng (MTCNN). Ngoài ra còn sử dụng framework FaceNet của Google để tìm hiểu cách ánh xạ từ hình ảnh khuôn mặt đến không gian Euclide, nơi khoảng cách tương ứng trực tiếp với độ đo độ tương tự khuôn mặt để trích xuất hiệu suất của các thuật toán đặc trưng khuôn mặt. | KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP XẾP CHỒNG VÀ MÔ HÌNH FACENET A FACE RECOGNITION SYSTEM USING MULTI-TASK CASCADED CONVOLUTIONAL NETWORKS AND FACENET MODEL Trần Hồng Việt1 Đỗ Đình Tiến1 Nguyễn Thị Trà1 Trần Lâm Quân2 TÓM TẮT 1. GIỚI THIỆU Mạng nơ-ron tích chập CNN là một trong những mô hình học sâu hiệu quả Mạng nơ-ron tích chập CNN 1 2 3 là một trong nhất trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt các vùng hình ảnh khác nhau luôn những mô hình học sâu thành công nhất trong lĩnh vực được sử dụng đồng thời khi trích xuất các đặc trưng hình ảnh nhưng trong thực nhận dạng khuôn mặt các vùng hình ảnh khác nhau luôn tế các phần của khuôn mặt đóng những vai trò khác nhau trong việc nhận diện. được sử dụng đồng thời khi trích xuất các đặc trưng hình Trong bài báo này chúng tôi sử dụng mối tương quan giữa phát hiện và hiệu ảnh nhưng trong thực tế các phần khác nhau của khuôn chỉnh để nâng cao hiệu suất trong một mạng nơ-ron tích chập xếp chồng mặt đóng những vai trò khác nhau trong nhận diện khuôn MTCNN . Ngoài ra chúng tôi sử dụng framework FaceNet của Google để tìm mặt. Mỗi khuôn mặt của mỗi người có sự độc đáo và nét hiểu cách ánh xạ từ hình ảnh khuôn mặt đến không gian Euclide nơi khoảng đặc trưng riêng biệt. cách tương ứng trực tiếp với độ đo độ tương tự khuôn mặt để trích xuất hiệu suất của các thuật toán đặc trưng khuôn mặt. Thuật toán gộp trung bình có trọng số được áp dụng cho mạng FaceNet và thuật toán nhận dạng khuôn mặt dựa trên mô hình FaceNet cải tiến được đề xuất. Thực nghiệm và ứng dụng thử nghiệm cho thấy thuật toán nhận dạng khuôn mặt được đề xuất có độ chính xác nhận dạng cao sử dụng phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên học sâu. Từ khóa Nhận diện khuôn mặt học sâu FaceNet mạng nơ-ron tích chập mạng nơ-ron tích chập xếp chồng. Hình 1. Quá trình nhận dạng khuôn mặt Nguồn https download pdf ABSTRACT Hình 1 mô tả quá trình nhận diện khuôn mặt. Trường The convolutional .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Nhận diện khuôn mặt
• Mạng nơ ron tích chập
• Mạng nơ ron tích chập xếp chồng
• Mô hình FaceNet
• Thuật toán đặc trưng khuôn mặt
• Hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt
• Hệ thống nhận diện khuôn mặt
• Mô hình nhận diện khuôn mặt
• Hệ thống lưu trữ thông tin
• Ngành thị giác máy tính
• Kỹ thuật ArcFace
• Kỹ thuật căn chỉnh khuôn mặt
• Nhận dạng khuôn mặt không đeo khẩu trang
• Nhận dạng khuôn mặt đeo khẩu trang
• Tạp chí Khoa học Công nghệ Thực phẩm
• Thuật toán Haar like kết hợp K Nearst Neighbors
• Nhận diện khuôn mặt bị che khuất
• Robot chuyên chở hành lý tại sân bay
• Thuật toán Haar like
• Thuật toán K Nearst
• Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục
• Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật
• Nhận diện cảm xúc khuôn mặt
• Phân loại cảm xúc khuôn mặt
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Nhận diện khuôn mặt người
• Phương pháp phát hiện khuôn mặt
• Kỹ thuật xử lý hình ảnh
• Mô hình mtcnn
• Phương pháp triplet loss
• Phương pháp K Nearest Neighbors
• Cơ sở dữ liệu về khuôn mặt
• Hệ thống xác thực khuôn mặt
• Công nghệ mã F QR ẩn
• Nhận diện khuôn mặt bằng AI camera
• Công nghệ xử lý xác định khuôn mặt
• Tạp chí Khoa học Công nghệ Việt Nam
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Khoa học máy tính
• Hệ thống nhận diện khuôn mặt qua camera
• Hệ thống nhận diện
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ
• Ứng dụng IOT
• Kỹ thuật máy học
• Hệ thống điểm danh bằng mặt người
• Phần mềm chấm công HARD
• Đồ án tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Phương pháp phát hiện khuôn mặt người
• Giải thuật AdaBoost
• Ứng dụng công nghệ thông tin
• người dùng Facebook
• mất cắp dữ liệu
• vấn đề bảo mật
• hacker tấn công
• trộm dữ liệu
• bí mật thương mại
• Bảo mật ngôi nhà
• Phần mềm matlab
• Ngôi nhà thông mình
• An toàn bảo mật và an ninh
• Thuật toán dò tìm khuôn mặt
• Mạng neuron tích chập
• Hiệu năng Retinaface
• Phương thức tái tạo mô hình 3D
• Mạng neural tích chập
• Hệ thống điểm danh sinh viên
• Hệ thống quản lý sinh viên
• Điều khiển Drone/Flycam
• Nhận diện khuôn mặt trên video
• Giao thức RTMP RTSP
• Mô hình client server
• Bộ dữ liệu WiderFace
• Thuật toán nhận diện khuôn mặt
• Mạng nơron tích chập sâu
• Kỹ thuật học sâu với mạng CGAN
• Kỹ thuật học sâu với mạng SRGAN
• Kỹ thuật SVM
• Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin
• Hệ thống thông tin
• Phương pháp học sâu
• Nhận diện khuôn mặt qua camera giám sát
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin và truyền thông
• Information and Communication technology conference 2022
• Xây dựng ứng dụng điểm danh sinh viên
• Ngôn ngữ lập trình Python
• Nhận dạng khuôn mặt
• Nhận diện vùng da mặt
• Xử lí lọc phân ngưỡng
• Thuật toán xử lí dữ liệu
• Cơ chế thị giác
• Hệ thống điểm danh tự động
• Thuật toán phát hiện đối tượng
• Kiến trúc mạng FaceNet
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Nhận dạng cảm xúc mặt người
• Đồ án tốt nghiệp
• Đồ án tốt nghiệp đại học
• Xử lý ảnh
• Thiết kế mạch chống trộm
• Thi công mạch chống trộm
• Mạch chống trộm thông minh
• Kit Arduino Uno R3
• Module Sim 800A
• Thuật toán nhận diện
• Robot đồng hành cùng người cao tuổi
• Robot chăm sóc người cao tuổi
• Hệ thống nhúng
• Xử lý hình ảnh thời gian thực