TAILIEUCHUNG - Điểm danh tự động dựa trên mô hình mạng nơ ron tích chập xếp tầng đa nhiệm và kỹ thuật triplet loss

Bài viết đề xuất giải pháp điểm danh tự động bằng cách sử dụng mô hình MTCNN nhằm xác định vị trí khuôn mặt, đồng thời kết hợp kỹ thuật Triplet Loss để nhận diện danh tính đối tượng điểm danh. Kỹ thuật căn chỉnh khuôn mặt cũng được áp dụng nhằm gia tăng độ chính xác của nhận diện. | Lê Thị Thu Nga Nguyễn Văn Châu Nguyễn Xuân Pha 219 Điểm Danh Tự Động Dựa Trên Mô Hình Mạng Nơ-Ron Tích Chập Xếp Tầng Đa Nhiệm Và Kỹ Thuật Triplet Loss Automatic Attendance based on Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network Model and Triplet Loss Technique Lê Thị Thu Nga1 Nguyễn Văn Châu 2 Nguyễn Xuân Pha3 1 2 3 Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt - Hàn Đại học Đà Nẵng Việt Nam lttnga nxpha @ Tóm tắt. Mạng nơ-ron tích chập xếp tầng đa nhiệm MTCNN Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks là mô hình học sâu hiện đại cho phép xác định khuôn mặt ở nhiều góc nghiêng khác nhau ngay cả trong trong điều kiện thiếu sáng và một phần khuôn mặt bị che khuất. Bài báo này chúng tôi đề xuất giải pháp điểm danh tự động bằng cách sử dụng mô hình MTCNN nhằm xác định vị trí khuôn mặt đồng thời kết hợp kỹ thuật Triplet Loss để nhận diện danh tính đối tượng điểm danh. Kỹ thuật căn chỉnh khuôn mặt cũng được áp dụng nhằm gia tăng độ chính xác của nhận diện. Thực nghiệm cho thấy với sự kết hợp mô hình và các kỹ thuật này tỉ lệ nhận diện đạt 80-95 kể cả trong điều kiện thiếu sáng góc nghiêng hay một phần khuôn mặt bị che khuất. Từ khóa điểm danh tự động nhận diện khuôn mặt mạng nơ-ron tích chập. Abstract. The Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks MTCNN is a modern deep learning model that allows faces identified at many different views even in low light and part of the face is obscured. This article proposes the solution of automatic attendance by using the MTCNN model to determine faces and the Triplet Loss technique to identify objects. A face alignment tech- nique has also been applied to increase the accuracy of recognition. The experiment shows that with the combination of the MTCNN model and the Triplet Loss technique the recognition rate reaches 80-95 even in low light conditions view or part of the face is obscured. Keywords Automatic attendance face recognition neural network. 1 Giới thiệu Điểm danh là công .

• Cơ sở dữ liệu
• Kỹ thuật triplet loss
• Mô hình mạng nơ ron
• Mô hình học sâu hiện đại
• Mô hình MTCNN
• Nhận diện 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
• Mạng nơ ron tích chập
• Phân loại cảm xúc khuôn mặt
• Mạng nơ ron tích chập xếp chồng
• Mô hình FaceNet
• Thuật toán đặc trưng 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
• 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