Luận văn tốt nghiệp Công nghệ thống tin: Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning

Luận văn "Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning" nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh mặt dựa trên đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients); nghiên cứu thuật toán giám sát SVM (Support Vector Machine); nghiên cứu thư viện mã nguồn mở OpenCV; nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Dlib Nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Tensorflow và Keras; nghiên cứu kiến trúc mạng CNN VGG16; nghiên cứu áp dụng hàm Triplet Loss của mạng Deep Learning cho bài toán nhận dạng mặt. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HỒ CHÍ MINH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN THỰC TẬP TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KIỂM SOÁT KHUÔN MẶT VỚI DEEP LEARNING Ngành CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Chuyên ngành CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Giảng viên hướng dẫn Ths. Đặng Nhân Cách Sinh viên thực hiện Nguyễn Hà Khánh Duy MSSV 1651120078 Lớp CN16B Đỗ Nguyên Khang MSSV 1651120098 Lớp CN16B Võ Thành Thông MSSV 1651120135 Lớp CN16B TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HỒ CHÍ MINH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - NGUYỄN HÀ KHÁNH DUY ĐỖ NGUYÊN KHANG VÕ THÀNH THÔNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KIỂM SOÁT KHUÔN MẶT VỚI DEEPLEARNING NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO THỰC TẬP TỐT NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN Đơn vị công tác công ty nếu có TP. HỒ CHÍ MINH 2020 2 LỜI CAM ĐOAN Nhóm xin cam đoan đồ án Thực tập tốt nghiệp với đề tài Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning là công trình nghiên cứu của nhóm. Những phần sử dụng tài liệu tham khảo trong đồ án đã được nêu rõ trong phần tài liệu tham khảo. Các số liệu kết quả trình bày trong đồ án là hoàn toàn trung thực nếu sai nhóm xin chịu hoàn toàn trách nhiệm và chịu mọi kỷ luật của bộ môn và nhà trường đề ra. 3 MỤC LỤC CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU . 10 TÍNH CẤP THIẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU. 10 MỤC TIÊU ĐỐI TƯỢNG PHẠM VI NGHIÊN CỨU . 10 Mục tiêu nghiên cứu. 10 Đối tượng áp dụng phạm vi nghiên cứu . 11 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU . 11 Trích xuất khuôn mặt từ ảnh 2D . 11 Kỹ thuật Deep Learning . 12 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC CỦA ĐỀ TÀI . 13 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT . 15 BÀI TOÁN NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN . 15 Giới thiệu . 15 Thách thức trong nhận dạng mặt người . 16 BẢN CHẤT BÀI TOÁN VỀ DEEP LEARNING . 17 CÁC THƯ VIỆN MÃ NGUỒN MỞ ĐƯỢC SỬ DỤNG. 19 Thư viện OpenCV . 19 Thư viện Dlib . 23 Thư viện Tensorflow . 23 Thư viện Keras. 26 Thư viện Numpy . 26 Thư viện Matplotlib . 27 Tóm tắt từng nhiệm vụ của thư viện . 28 .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.