TAILIEUCHUNG - Mạng nơ ron học tăng cường dựa trên quyết định để nhận dạng chân dung.

Mạng nơ ron học tăng cường dựa trên quyết định để nhận dạng chân dung. Cơ sở của việc này có liên quan tới lý thuyết toán học về quá trình truyền thông của Shannon. Trong lý thuyết của mình, năm 1948 ông đưa ra khái niệm entropi như sự đo đạc độ bất định như là xác suất về các khả năng xảy ra sự kiện, và bit là đơn vị đo xác suất ấy. Dù cho Shannon từ chối dùng từ "thông tin" mô tả phép đo này, vì nó thuần túy mang tính hình thức, bỏ qua. | Tạp chí Tin học và Đĩêu khiển học 2006 291-300 MẠNG NƠRON HỌC TĂNG CƯỜNG DỰA TRÊN QUYẾT ĐỊNH ĐỂ NHẬN DẠNG CHÂN DUNG BÙI CÓNG CƯỜNG1 PHÍ ANH QUẤN2 1 Viện Toán học Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam 2 Cục Công nghệ Tin học nghiệp vụ - Bộ Công An Abstract. Decision-based neural networks DBNNs were originally proposed by Kung and Taur 1 for robust pattern classification. One unique feature of DBNNs is that they adopt a modular network structure. Thus a DBNN is composed of a number of small sub-networks with each sub-network representing one class. In this paper we proposed a modified learning algorithm with an unknown number of classes . The modified algorithm showed its effectivenenss in a face recognition with simply extracted facial features. Some expermental results performed with the ORL face database and BioID Face Database should be presented. Tóm tắt. Mạng nơron dựa trên quyết định được phát triển bởi Kung và Taur 1 cho bài toán nhận dạng mầu. Một đặc trưng quan trọng của mạng này là chúng kế thừa cùng một cấu trúc mạng tức là mạng nơron học tăng cường dựa trên quyết định bao gồm một số mạng con mà mỗi mạng con này tương ứng với một mầu cần phân loại. Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu một giải thuật luyện cải tiến với số lớp không được xác định trước. Giải thuật cải tiến này chỉ ra rang nó hiệu quả trong bài toán nhận dạng chân dung với các đặc trưng được trích chọn một cách đơn giản. Bài báo cũng giới thiệu một số kết quả thực nghiệm với Cơ sở dữ liệu là tập cơ sở dữ liệu của ORL và BioID. và cơ sở dữ liệu 18000 ảnh chân dung thu nhận từ Cục xuất nhập cảnh Bộ Công an. 1. CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG KHUÔN MẶT Trích chọn đặc trưng là một phần không thể thiếu của. mỗi hệ nhận dạng với mục đích làm giảm thiểu số chiều của. không gian đối tượng. Trong bài báo này chúng tòi sử dụng một vài phương pháp thường được sử dụng trong xử lý ảnh để áp dụng cho việc trích chọn đặc khuôn mặt xem 2 . Hình 1. Các phương pháp trích chọn đặc trưng 292 BÙI .

• Tự động hoá
• Mạng nơ ron
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Số lượng nơ ron trong lớp ẩn
• Mạng nơ ron hiệu chỉnh giản đồ hướng anten mạng
• Cấu trúc mạng nơ ron
• Số lượng nơ ron
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Dự báo chỉ số VN Index
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng truyền thẳng đa lớp
• Hệ suy diễn mở nơ ron
• Sử dụng mạng nơ ron
• Bài toán phụ tải điện năng
• Khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật mạng nơ ron
• Mạng máy tính
• Ứng dụng điều khiển trượt mạng nơ ron
• Điều khiển trượt
• Điều khiển trượt mạng nơ ron
• Cánh tay robot hai bậc tự do
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Lý thuyết mạng nơ ron
• Phân loại khuân mặt
• Khoa học máy tính
• Luận văn khoa học máy tính
• Mạng nơ ron học sâu
• Mạng nơ ron tích chập
• Nhận dạng khuôn mặt
• Nhận dạng khuôn mặt từ video
• Ước lượng băng thông
• Công nghệ trí tuệ nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron hồi quy
• Mô hình mạng nơ ron LSTM
• Mạng nơ ron truyền thẳng
• Mạng nơ ron lan truyền ngược
• Suy giảm độ dốc
• Machine learning cơ bản
• Deep learning
• Mạng Inception v3
• Kiến trúc mạng nơ ron
• Mô hình lưu trữ trạng thái trực giao tĩnh
• Hiệu chỉnh giản đồ phát xa anten mạng pha
• Anten mạng pha
• Giản đồ phát xạ
• Mạng nơ ron Wavelet
• Nhận dạng hệ động lực
• Huấn luyện mạng Wavelet
• Cấu trúc của mạng Nơron wavelet
• Xử lý liên kết điểm dấu ra đa
• Công cụ mạng nơ ron hopfield
• Mạng nơ ron hopfield
• Phương pháp mạng nơron
• Thuật toán liên kết điểm dấu
• Joint probability data association
• Công nghệ xây dựng
• Mạng nơ ron nhân tạo dự báo
• Công tác hỗn hợp bê tông tự lèn
• Bê tông tự lèn
• Ứớc lượng phi tuyến tính
• Khả năng lấp đầy
• Khả năng chảy xuyên
• Phân loại ảnh viễn thám
• Dữ liệu không gian địa lý
• Mạng nơ ron một lớp
• Thuật toán huấn luyện mạng
• Mạng Nơ ron hồi quy
• Recurrent Neural Networks
• Sequential data
• Mạng nơ ron truyền thống
• Mạng LSTM
• Nhận dạng biển số ô tô
• Tạp chí khoa học
• Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo
• Dự báo lưu lượng nước
• Hồ Hoà Bình
• Điều khiển thích nghi
• Thích nghi theo mô hình tham khảo
• Mô hình tham khảo
• Tham khảo dựa trên mạng nơ ron RBF
• Mô hình mạng nơ ron RBF
• Giải bài toán thủy lực hỗn hợp
• Công nghệ mạng Nơ ron tế bào
• Mạng nơ ron tế bào
• Phương trình thủy lực hỗn hợp
• Phương trình Saint venant
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Multi layer perceptron
• Mô hình mạng nơ ron tích chập
• Kiến trúc CNN
• Kết hợp mạng Nơ ron và logic mờ
• Mạng Nơ ron và logic mờ
• Điều khiển quỹ đạo chuyển động
• Robot tự hành trong môi trường không xác định
• Môi trường không xác định
• Điều khiển phi tuyến phương tiện ngầm
• Mạng nơ ron thích nghi
• Phương tiện ngầm
• Điều khiển phi tuyến
• Chỉ số nén của đất
• Lựa chọn cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Dự báo chỉ số nén của đất
• Chỉ số nén Cc của đất đá
• Mô hình mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng nơ ron nhân tạo đa lớp MLP
• Trí thông minh nhân tạo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên