%20(1)%20(1).png)
(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu mô hình học sâu ứng dụng vào bài toán điểm danh tại doanh nghiệp
%20(1)%20(1).png)
Để có thể nhận dạng đúng khn mặt, điều quan trọng đầu tiên là phải phát hiện ra khn mặt. Tính đến hiện nay, các nhà nghiên cứu vẫn chưa thực sự đạt được sự ưng ý trong việc giải quyết các khó khăn của bài tốn và cho ra kết quả đúng hồn tồn. Tuy nhiên, thì những thành quả đạt được tính đến thời điểm này cũng đủ để ứng dụng rộng rãi và đem lại lợi ích cho đời sống và xã hội.
Tuy cịn nhiều khó khăn, nhưng cũng khơng thể phủ nhận đây là một bài tốn có sức hấp dẫn lớn, nhìn vào những ứng dụng tuyệt vời trong cuộc sống cộng thêm niềm đam mê về công nghệ hiện đại, với khát khao chinh phục và khám phá những tri thức mới mẻ… em đã quyết định chọn đề tài nghiên cứu: NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH HỌC SÂU ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN ĐIỂM DANH TẠI DOANH NGHIỆP làm đề tài nghiên cứu và bảo vệ luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ của mình.
NỘI DUNG:
DANH MỤC CÁC HÌNH......................................................................................iv
MỞ ĐẦU..................................................................................................................8
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TỐN.......................................................10
1.1
Tổng quan về bài tốn nhận dạng...............................................................10
1.2
Hướng giải quyết bài toán..........................................................................10
1.2.1
Phương pháp học máy.........................................................................10
1.2.2
Phân nhánh học máy...........................................................................11
1.2.3
Phương pháp học sâu:.........................................................................13
1.3
Một số ứng dụng của Deep learning...........................................................15
1.4 Mạng nơ ron tích chập...................................................................................15
1.3.1 Phép tính tích chập (Convolution)...........................................................15
1.3.2 Khái niệm về mạng nơ ron tích chập.......................................................19
1.3.3 Kiến trúc mạng nơ ron tích chập.............................................................20
1.5 Chi tiết các lớp...............................................................................................28
1.5.1 Lớp tích chập...........................................................................................28
1.5.2 Lớp kích hoạt phi tuyến tính....................................................................28
1.5.3 Lớp lấy mẫu.............................................................................................29
1.5.4 Lớp kết nối đầy đủ...................................................................................30
1.6 Một số mạng tích chập nổi tiếng....................................................................30
1.6.1 AlexNet....................................................................................................30
1.6.2 GoogLeNet..............................................................................................31
1.6.3 VGGNet...................................................................................................32
1.6.4 Residual Network (ResNet)......................................................................33
1.7
Hướng tiếp cận của đề án...........................................................................35
1.8
Kết luận chương.........................................................................................35
CHƯƠNG 2. THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN NHẬN DIỆN KHN MẶT......36
2.1 Nhận dạng khn mặt với phương pháp học sâu...........................................36
iv
2.1.1 Các bước nhận dạng khn mặt..............................................................37
2.1.2 Tìm hiểu về ArcFace................................................................................41
2.2 Thực hiện thu thập dữ liệu.............................................................................47
2.3 Tiền xử lý dữ liệu...........................................................................................48
2.4 Trích xuất vecto đặc trưng.............................................................................49
2.5 Điểm danh bằng khuôn mặt...........................................................................51
2.6 Kết luận chương.............................................................................................52
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG NHẬN DẠNG
KHN MẶT........................................................................................................53
3.1 Mơ tả tổng quan về ứng dụng........................................................................53
3.2 Các chức năng chính của ứng dụng................................................................53
3.3 Mô tả kiến trúc ứng dụng...............................................................................54
3.4 Công cụ sử dụng............................................................................................55
3.5 Phân tích thiết kế ứng dụng............................................................................55
3.6 Kết quả của ứng dụng....................................................................................60
3.7 Đánh giá kết quả điểm danh của ứng dụng....................................................63
KẾT LUẬN............................................................................................................64
LỜI CAM ĐOAN....................................................................................................67
DANH MỤC CÁC HÌNH......................................................................................iv
MỞ ĐẦU..................................................................................................................8
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TỐN.......................................................10
1.1
Tổng quan về bài tốn nhận dạng...............................................................10
1.2
Hướng giải quyết bài toán..........................................................................10
1.2.1
Phương pháp học máy.........................................................................10
1.2.2
Phân nhánh học máy...........................................................................11
1.2.3
Phương pháp học sâu:.........................................................................13
1.3
Một số ứng dụng của Deep learning...........................................................15
1.4 Mạng nơ ron tích chập...................................................................................15
1.3.1 Phép tính tích chập (Convolution)...........................................................15
1.3.2 Khái niệm về mạng nơ ron tích chập.......................................................19
1.3.3 Kiến trúc mạng nơ ron tích chập.............................................................20
1.5 Chi tiết các lớp...............................................................................................28
1.5.1 Lớp tích chập...........................................................................................28
1.5.2 Lớp kích hoạt phi tuyến tính....................................................................28
1.5.3 Lớp lấy mẫu.............................................................................................29
1.5.4 Lớp kết nối đầy đủ...................................................................................30
1.6 Một số mạng tích chập nổi tiếng....................................................................30
1.6.1 AlexNet....................................................................................................30
1.6.2 GoogLeNet..............................................................................................31
1.6.3 VGGNet...................................................................................................32
1.6.4 Residual Network (ResNet)......................................................................33
1.7
Hướng tiếp cận của đề án...........................................................................35
1.8
Kết luận chương.........................................................................................35
CHƯƠNG 2. THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN NHẬN DIỆN KHN MẶT......36
2.1 Nhận dạng khn mặt với phương pháp học sâu...........................................36
iv
2.1.1 Các bước nhận dạng khn mặt..............................................................37
2.1.2 Tìm hiểu về ArcFace................................................................................41
2.2 Thực hiện thu thập dữ liệu.............................................................................47
2.3 Tiền xử lý dữ liệu...........................................................................................48
2.4 Trích xuất vecto đặc trưng.............................................................................49
2.5 Điểm danh bằng khuôn mặt...........................................................................51
2.6 Kết luận chương.............................................................................................52
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG NHẬN DẠNG
KHN MẶT........................................................................................................53
3.1 Mơ tả tổng quan về ứng dụng........................................................................53
3.2 Các chức năng chính của ứng dụng................................................................53
3.3 Mô tả kiến trúc ứng dụng...............................................................................54
3.4 Công cụ sử dụng............................................................................................55
3.5 Phân tích thiết kế ứng dụng............................................................................55
3.6 Kết quả của ứng dụng....................................................................................60
3.7 Đánh giá kết quả điểm danh của ứng dụng....................................................63
KẾT LUẬN............................................................................................................64
LỜI CAM ĐOAN....................................................................................................67
LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE
LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE 1
LINK DOWNLOAD (UPDATING...)
Để có thể nhận dạng đúng khn mặt, điều quan trọng đầu tiên là phải phát hiện ra khn mặt. Tính đến hiện nay, các nhà nghiên cứu vẫn chưa thực sự đạt được sự ưng ý trong việc giải quyết các khó khăn của bài tốn và cho ra kết quả đúng hồn tồn. Tuy nhiên, thì những thành quả đạt được tính đến thời điểm này cũng đủ để ứng dụng rộng rãi và đem lại lợi ích cho đời sống và xã hội.
Tuy cịn nhiều khó khăn, nhưng cũng khơng thể phủ nhận đây là một bài tốn có sức hấp dẫn lớn, nhìn vào những ứng dụng tuyệt vời trong cuộc sống cộng thêm niềm đam mê về công nghệ hiện đại, với khát khao chinh phục và khám phá những tri thức mới mẻ… em đã quyết định chọn đề tài nghiên cứu: NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH HỌC SÂU ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN ĐIỂM DANH TẠI DOANH NGHIỆP làm đề tài nghiên cứu và bảo vệ luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ của mình.
NỘI DUNG:
DANH MỤC CÁC HÌNH......................................................................................iv
MỞ ĐẦU..................................................................................................................8
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TỐN.......................................................10
1.1
Tổng quan về bài tốn nhận dạng...............................................................10
1.2
Hướng giải quyết bài toán..........................................................................10
1.2.1
Phương pháp học máy.........................................................................10
1.2.2
Phân nhánh học máy...........................................................................11
1.2.3
Phương pháp học sâu:.........................................................................13
1.3
Một số ứng dụng của Deep learning...........................................................15
1.4 Mạng nơ ron tích chập...................................................................................15
1.3.1 Phép tính tích chập (Convolution)...........................................................15
1.3.2 Khái niệm về mạng nơ ron tích chập.......................................................19
1.3.3 Kiến trúc mạng nơ ron tích chập.............................................................20
1.5 Chi tiết các lớp...............................................................................................28
1.5.1 Lớp tích chập...........................................................................................28
1.5.2 Lớp kích hoạt phi tuyến tính....................................................................28
1.5.3 Lớp lấy mẫu.............................................................................................29
1.5.4 Lớp kết nối đầy đủ...................................................................................30
1.6 Một số mạng tích chập nổi tiếng....................................................................30
1.6.1 AlexNet....................................................................................................30
1.6.2 GoogLeNet..............................................................................................31
1.6.3 VGGNet...................................................................................................32
1.6.4 Residual Network (ResNet)......................................................................33
1.7
Hướng tiếp cận của đề án...........................................................................35
1.8
Kết luận chương.........................................................................................35
CHƯƠNG 2. THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN NHẬN DIỆN KHN MẶT......36
2.1 Nhận dạng khn mặt với phương pháp học sâu...........................................36
iv
2.1.1 Các bước nhận dạng khn mặt..............................................................37
2.1.2 Tìm hiểu về ArcFace................................................................................41
2.2 Thực hiện thu thập dữ liệu.............................................................................47
2.3 Tiền xử lý dữ liệu...........................................................................................48
2.4 Trích xuất vecto đặc trưng.............................................................................49
2.5 Điểm danh bằng khuôn mặt...........................................................................51
2.6 Kết luận chương.............................................................................................52
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG NHẬN DẠNG
KHN MẶT........................................................................................................53
3.1 Mơ tả tổng quan về ứng dụng........................................................................53
3.2 Các chức năng chính của ứng dụng................................................................53
3.3 Mô tả kiến trúc ứng dụng...............................................................................54
3.4 Công cụ sử dụng............................................................................................55
3.5 Phân tích thiết kế ứng dụng............................................................................55
3.6 Kết quả của ứng dụng....................................................................................60
3.7 Đánh giá kết quả điểm danh của ứng dụng....................................................63
KẾT LUẬN............................................................................................................64
LỜI CAM ĐOAN....................................................................................................67
DANH MỤC CÁC HÌNH......................................................................................iv
MỞ ĐẦU..................................................................................................................8
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TỐN.......................................................10
1.1
Tổng quan về bài tốn nhận dạng...............................................................10
1.2
Hướng giải quyết bài toán..........................................................................10
1.2.1
Phương pháp học máy.........................................................................10
1.2.2
Phân nhánh học máy...........................................................................11
1.2.3
Phương pháp học sâu:.........................................................................13
1.3
Một số ứng dụng của Deep learning...........................................................15
1.4 Mạng nơ ron tích chập...................................................................................15
1.3.1 Phép tính tích chập (Convolution)...........................................................15
1.3.2 Khái niệm về mạng nơ ron tích chập.......................................................19
1.3.3 Kiến trúc mạng nơ ron tích chập.............................................................20
1.5 Chi tiết các lớp...............................................................................................28
1.5.1 Lớp tích chập...........................................................................................28
1.5.2 Lớp kích hoạt phi tuyến tính....................................................................28
1.5.3 Lớp lấy mẫu.............................................................................................29
1.5.4 Lớp kết nối đầy đủ...................................................................................30
1.6 Một số mạng tích chập nổi tiếng....................................................................30
1.6.1 AlexNet....................................................................................................30
1.6.2 GoogLeNet..............................................................................................31
1.6.3 VGGNet...................................................................................................32
1.6.4 Residual Network (ResNet)......................................................................33
1.7
Hướng tiếp cận của đề án...........................................................................35
1.8
Kết luận chương.........................................................................................35
CHƯƠNG 2. THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN NHẬN DIỆN KHN MẶT......36
2.1 Nhận dạng khn mặt với phương pháp học sâu...........................................36
iv
2.1.1 Các bước nhận dạng khn mặt..............................................................37
2.1.2 Tìm hiểu về ArcFace................................................................................41
2.2 Thực hiện thu thập dữ liệu.............................................................................47
2.3 Tiền xử lý dữ liệu...........................................................................................48
2.4 Trích xuất vecto đặc trưng.............................................................................49
2.5 Điểm danh bằng khuôn mặt...........................................................................51
2.6 Kết luận chương.............................................................................................52
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG NHẬN DẠNG
KHN MẶT........................................................................................................53
3.1 Mơ tả tổng quan về ứng dụng........................................................................53
3.2 Các chức năng chính của ứng dụng................................................................53
3.3 Mô tả kiến trúc ứng dụng...............................................................................54
3.4 Công cụ sử dụng............................................................................................55
3.5 Phân tích thiết kế ứng dụng............................................................................55
3.6 Kết quả của ứng dụng....................................................................................60
3.7 Đánh giá kết quả điểm danh của ứng dụng....................................................63
KẾT LUẬN............................................................................................................64
LỜI CAM ĐOAN....................................................................................................67
LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE
LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE 1
LINK DOWNLOAD (UPDATING...)
%20(1).png "Hướng dẫn download ti liệu")
.png "Hướng dẫn download ti liệu")
Chuyên mục:
M. Others
%20(1).png "Gói VIP Member EBOOKBKMT - Hỗ trợ tài liệu nhanh nhất, ưu tiên cho thành viên VIP (Update 2025)")
Không có nhận xét nào: