TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu và đánh giá hiệu năng Retinaface với một số phương pháp nhận diện hiện đại

Bài viết thực hiện nghiên cứu đặc trưng cơ bản của Retinaface với ứng dụng dò tìm trên video và đối sánh kết quả thực nghiệm. Từ đó so sánh tham số hiệu năng với các giải pháp khác để rút ra các kết luận hữu ích. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2020 Nghiên cứu và đánh giá hiệu năng Retinaface với một số phương pháp nhận diện hiện đại Nguyễn Bá Bắc Phạm Tuấn Anh Đinh Quang Huy Hoàng Trọng Minh Khoa Viễn Thông I Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Email hoangtrongminh@ Abstract Trong một số năm gần đây các giải pháp một hệ thống nhận dạng thông minh là chưa được nhận diện khuôn mặt đã đạt được thành tựu ứng dụng thực hiện bởi các nhóm tác giả khác. Vì vậy nghiên to lớn trong các các lĩnh vực dân sự quân sự an ninh cứu này thực hiện một đối sánh cụ thể để xác định các đa dạng. Rất nhiều bộ công cụ và cách tiếp cận mới hỗ điểm mạnh và điểm yếu của retina với các giải pháp trợ tính toán thông minh AI đã được phát triển gần đây khác nhằm khuyến nghị các ứng dụng cụ thể khi ứng đã cải thiện mạnh mẽ về hiệu năng và mở ra các ứng dụng mới. Retinaface là một giải pháp nhận dạng được dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt. phát triển gần đây tận dụng lợi thế dò tìm khuôn mặt Bài báo được tổ chức như sau. Phần tiếp theo sẽ trên các điểm landmarks và quá trình học sẽ giải quyết trình bày các nghiên cứu liên quan và đặc trưng cơ nhận dạng đa góc cạnh của khuôn mặt. Tuy nhiên bên bản của các hệ thống nhận diện khuôn mặt thông cạnh đó là các giải pháp nhận dạng tiên tiến khác cũng minh retinaface. Phần III sẽ lược tả nguyên tắc hoạt đem lại các điểm mạnh nhất định mà chưa được các tác động của retinaface và đối sánh các tham số hiệu năng giả trước đối sánh. Vì vậy trong bài báo này chúng tôi với các hệ thống khác. Và cuối cùng là các thảo luận thực hiện nghiên cứu đặc trưng cơ bản của retinaface hữu ích cùng với hướng nghiên cứu tương lai của với ứng dụng dò tìm trên video và đối sánh kết quả thực nhóm tác giả. nghiệm. Từ đó so sánh tham số hiệu năng với các giải pháp khác để rút ra các kết luận hữu ích. Keywords- Nhận diện khuôn mặt

• Kỹ thuật lập trình
• Nhận diện khuôn mặt
• Thuật toán dò tìm khuôn mặt
• Mạng neuron tích chập
• Hiệu năng Retinaface
• Phương thức tái tạo mô hình 3D
• 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
• 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
• 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