Bài viết này trình bày các thuật toán nhận dạng khuôn mặt sử dụng kỹ thuật học sâu không giám sát GAN (Generative Adversarial Networks) với hai biến thể là CGAN (Conditional Generative Adversarial Networks) và SRGAN (Super Resolution Generative Adversarial Networks) nhằm tăng tính đa dạng các trạng thái biểu cảm khuôn mặt, làm dày và tăng chất lượng tập ảnh đầu vào. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI MỘT TIẾP CẬN HIỆU QUẢ TRONG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT SỬ DỤNG KỸ THUẬT HỌC SÂU VỚI MẠNG CGAN VÀ SRGAN Phan Anh Cang1 Tô Huỳnh Thiên Trường2 Trần Hồ Đạt1 Phan Thượng Cang3 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long 1 2 Trường Trung cấp nghề Kỹ thuật Công nghệ Hùng Vương 3 Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông Trường Đại học Cần Thơ cangpa@ truong_tht@ datth@ ptcang@ TÓM TẮT Trong những năm gần đây nhận diện khuôn mặt đã đạt được những thành tựu cao nhờ sự phát triển của kỹ thuật học sâu. Một trong những kỹ thuật học sâu được sử dụng phổ biến là mạng nơron tích chập sâu được thiết kế điều chỉnh cho phù hợp với mục đích sử dụng khác nhau. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất phương pháp sử dụng các kỹ thuật HOG và mạng nơron tích chập sâu cho việc rút trích đặc trưng khuôn mặt đồng thời sử dụng kỹ thuật SVM mạng nơron cho việc nhận dạng. Để cải tiến độ chính xác nhận dạng chúng tôi sử dụng kỹ thuật học sâu không giám sát GAN Generative Adversarial Networks với hai biến thể là CGAN Conditional Generative Adversarial Networks và SRGAN Super Resolution Generative Adversarial Networks nhằm tăng tính đa dạng các trạng thái biểu cảm khuôn mặt làm dày và tăng chất lượng tập ảnh đầu vào. Chúng tôi thực nghiệm trên các tập dữ liệu khuôn mặt Asian LFW VN-Celeb Pin-faces để so sánh đánh giá độ chính xác nhận dạng khuôn mặt. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ chính xác nhận diện khuôn mặt trên 90 cho hầu hết các tập dữ liệu thực nghiệm. Từ khóa Nhận diện khuôn mặt mạng nơron tích chập sâu CGAN SRGAN. I. GIỚI THIỆU Nhận dạng khuôn mặt là một bài toán đã có lâu đời và được nghiên cứu rộng rãi trong nhiều năm trở lại đây. Bài toán nhận dạng khuôn mặt áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như hệ thống phát hiện tội phạm hệ thống .
