Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Điểm danh tự động dựa trên mô hình mạng nơ ron tích chập xếp tầng đa nhiệm và kỹ thuật triplet loss
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Điểm danh tự động dựa trên mô hình mạng nơ ron tích chập xếp tầng đa nhiệm và kỹ thuật triplet loss
Ngọc Bích
169
8
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
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 nvchau.17it3 nxpha @vku.udn.vn 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 .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đặc điểm địa danh hành chính Nam bộ qua các thời kỳ lịch sử - Nhìn từ Đồng Tháp
Đặc điểm phương thức định danh trong hệ thống địa danh tự nhiên và địa danh làng xã ven biển Khánh Hòa
Đặc điểm truyền thuyết địa danh vùng đồng bằng Sông Cửu Long
Giải pháp điểm danh tự động sử dụng vân tay theo thời khóa biểu cho trường học
Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Hệ thống điểm danh tự động học sinh Trung học phổ thông qua camera trong lớp học
Đặc điểm định danh của từ chỉ tên gọi tôm cá vùng Đồng bằng Sông Cửu Long
Luận văn tốt nghiệp Cử nhân Địa lý: Bước đầu tìm hiểu đặc điểm địa danh Đông Nam Bộ
Một số đặc điểm về phương ngữ trong địa danh đồng ruộng ở Thanh Hóa
Mẫu danh sách người lao động đủ tuổi nghỉ hưu theo quy định nhưng thiếu thời gian đóng bảo hiểm xã hội tại thời điểm có quyết định nghỉ việc
Mẫu bản tự kiểm điểm của Chi bộ THCS Đồng Tâm
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.