Nhận dạng khuôn mặt người có nhiều ứng dụng trong đời sống. Tuy nhiên, bài toán này vẫn còn một số những thách thức nhất định vì ảnh mặt người thu được đôi khi bị mất hay bị nhiễu thông tin. Do đó, trình bày một cách giải quyết vấn đề trên. Từ ảnh ban đầu, tôi phát hiện khuôn mặt và phân vùng mặt theo superpixel, từ đó tách mặt ra thành các vùng riêng biệt. | Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT NGƯỜI VỚI THÔNG TIN MẶT NGƯỜI KHÔNG ĐẦY ĐỦ Võ Hoàng Trọng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh Tác giả liên hệ hoangtrong2305@ TÓM TẮT Nhận dạng khuôn mặt người có nhiều ứng dụng trong đời sống. Tuy nhiên bài toán này vẫn còn một số những thách thức nhất định vì ảnh mặt người thu được đôi khi bị mất hay bị nhiễu thông tin. Do đó tôi trình bày một cách giải quyết vấn đề trên. Từ ảnh ban đầu tôi phát hiện khuôn mặt và phân vùng mặt theo superpixel từ đó tách mặt ra thành các vùng riêng biệt. Sau đó tôi áp dụng Mạng neural tích chập để huấn luyện trên từng vùng mặt. Khi kiểm tra tôi chỉ sử dụng một vài vùng thông tin có trên khuôn mặt để nhận dạng sau đó tôi đề xuất một cách kết hợp trễ các vùng bằng phương pháp bầu chọn thông qua một hàm tính điểm để từ đó đưa ra kết luận danh tính của khuôn mặt trong ảnh. Tôi thực nghiệm phương pháp này dựa trên toàn mặt cũng như chỉ một vài phần trên khuôn mặt người. Từ khóa Nhận dạng khuôn mặt người mạng neural tích chập superpixel kết hợp trễ. FACE RECOGNITION BASED ON INCOMPLETED FACE INFORMATION Vo Hoang Trong University of Science VNU Ho Chi Minh City Corresponding Author hoangtrong2305@ ABSTRACT Face recognition has many applications in real life. However this problem still has some major challenges because face image captured from a camera can be lost or has noise information. In this paper I proposed a solution to solve those problems. Given a face image first I detect face on that image and partition face into individual areas by using superpixel. On testing I recognize face by using areas that exist on the face used a late fusion by voting method and a score function to determine the identification of the face. I experimented on the frontal face as well as some areas of the face. Keywords Face recognition convolutional neural network superpixel late fusion. TỒNG QUAN .
