(DOC) PHDTH GP Các Cơ đầu Mặt Cổ | Paul Lye

Trang chủ » Cơ Bậc Thang Nguyên ủy Bám Tận » (DOC) PHDTH GP Các Cơ đầu Mặt Cổ | Paul Lye

Có thể bạn quan tâm

Điểm Danh Bằng Mặt Người Với Đặc Trưng Gist Và Máy Học Véctơ Hỗ Trợ16.Trần Nguyễn Minh Thư

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất hệ thống điểm danh bằng mặt người với máy học véctơ hỗ trợ (Support Vector Machines-SVM) sử dụng đặc trưng GIST. Hệ thống điểm danh thực hiện hai bước chính là định vị khuôn mặt trong ảnh thu được từ camera và định danh đối tượng từ ảnh khuôn mặt. Bước định vị khuôn mặt được thực hiện dựa trên các đặc trưng Haar-like kết hợp với mô hình phân tầng (Cascade of Boosted Classifiers-CBC). Chúng tôi đề xuất huấn luyện mô hình máy học SVM sử dụng đặc trưng GIST để thực hiện định danh đối tượng từ ảnh khuôn mặt. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu gồm 6722 ảnh của 132 đối tượng là những sinh viên Khoa CNTT-TT, Trường Đại học Cần Thơ cho thấy máy học SVM sử dụng đặc trưng GIST đạt đến 99.29% độ chính xác trên tập kiểm tra, cao hơn khi so với mô hình mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network-CNN), máy học SVM sử dụng mô hình túi từ (Bag-of-Words-BoW) của đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), Bayes thơ ngây với láng giềng gần nhất (Naïve Bayes Nearest Neighbor-NBNN) sử dụng đặc trưng SIFT có độ chính xác lần lượt là 96.88%, 97.54% và 98.88%. Từ khóa: Nhận dạng mặt người, đặc trưng GIST, máy học véctơ hỗ trợ (SVM).

downloadDownload free PDFView PDFchevron_right

Từ khóa » Cơ Bậc Thang Nguyên ủy Bám Tận