Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền UYÉNLUẶN VÃN THẠC sĩ: KHOA HỌC MÁY TÍNHThái Nguyên, 2011Sò hóa bởi Trung tâm Hoc liệu - Đại hoc Thái Nguyênhttp:/A\i n r. Irc-mu. etỉu.vnDẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYÈN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẶT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYẺNChuyên ngà Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền nh: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01LUẬN VĂN THẠC sĩ: KHOA HỌC MÁY TÍNHNGƯỜI HƯỚNG DẲN KH: PGS.TS. LÊ BÁ DŨNGThái Nguyên, 2011So hóa bởi Trung tâm HoNhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
e liệu - Đại hoe Thái Nguyênhttp:/Av)wv. Irc-tnii. edit.vnMÒ ĐẢUKhuôn mặt đóng vai trò quan trọng trong quá trình giao tiếp giừa người VỚI người, và cĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền ng của các đường nét trên khuôn mặt có thê biết được người đó muốn nói gì. Do đó. nhận dạng mặt người là một lĩnh vực nghiền cứu hấp dần được nhiều người quan tâm trong vài năm gần đây.Nhận dạng mặt người là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dần được nhiều người quan tâm trong vài năm gần đày. Có rât nhiề Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền u hướng tiếp cận trước đây đà thực hiện liên quan đến ván để nhận dạng mặt người. Theo Ming-Hsuan Yang [22], có thế phân loại thành bốn hướng tiếp cậnNhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
chinh: dựa trên tri thức (knowledge-based), đặc trưng bất biến (feature invariant), đối sánh mầu (template matching), và dưa vào diện mạo (appearanceĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền ứu về nhận dạng mặt người cho đến nay đà cho thấy phương pháp dưa trên học máy là cách tiếp cận tối ưu và hiệu qua nhất về cơ bán. phương pháp dựa trên học máy sử dụng những mầu dược rút trích qua một quá trinh học. Nói cách khác, các thuật toán dựa trên học máy dùng các kỳ thuật phân tích thống kè Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền và học máy đề xấp xĩ một hâm phân lóp tuyến tinh, cỏ nhiều mò hĩnh hoc máy được áp dung trong hướng tiếp cận này: Eigenface (M. Turk và A. Pentland 19Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
91 [23]). Mạng Nơ-ron (H. Rowley 1998 [28]). Support Vector Machine (E. Osuna et al 1997 [24]), Phân lớp Bayes (H. Schneiderman và T. Kanade 1998 [22]ĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền z. Li và Zhen Qiu Zhang 2004 [23][24]).Phương pháp nhận dạng mặt người dùng mạng nơron Là một phương pháp không mới. có thê COI Là phương pháp phô biên nhất trong các phương pháp dựa trên hoc máy. Các kết quã nghiên cửu đà có cho thay phương pháp này vần là phươngsó hóa bời Trung rám Hoc liệu - Đại Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền hoc Tháị Nguyênhftp:/A nnr. Irc-tnu. edit. vnpháp hiệu qua, ồn định và có nhiều khã nâng ứng dung. Một trong nhùng nghiên cứu đầu tiên dùng NN trong nNhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
hận d.ạng ánh mặt người trong [72] đà sử dụng mạng Kohonen nhận dạng ảnh trong một tập mầu nhó các ánh mặt người và cho kết quá tốt ngay cả kill ánh bĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền rong nhiều nghiên cửu nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng NN sau đó. loại mạng NN dược cho là hiệu quả nhất là mạng NN perception đa lóp lan truyền ngược (backpropagation MLP). Trong [N. Jamil and Iqbal [34] ] hệ thống nhận dạng ánh mặt người dùng mạng MLP lan truyền ngược sư dung cơ sớ dừ liệu gồm 10 Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền 0 anh cua 10 người khác nhau tư thu thập, tỷ lệ nhận dạng đúng được công bố là 95.6%.Các nghiên cứu nhận dạng ánh mặt người dùng mạng NN cho tới hiênNhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
nay chi ra rằng việc dùng mạng MLP đà cho các kết qua rat tốt cá về độ chinh xác. Tuy nhiên vấn để chi phi tinh toán trong thao tác huân luyện và nhậnĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền người dùng mạng NN vẫn cằn đươc cãi tiến phát triển đê giảm khối lượng tính toán, giâm thời gian, chi phi huấn luyện.Một giãi pháp đã được đề xuất là áp dụng phương pháp trích đặc trưng vector thành phần PCA đê giâm số chiều vector dặc trưng, do đó giâm chi phí tính toán cho mạng NN [19. 20], Một g Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền iãi pháp khác gần đây dược một số nhà nghiên cứu gần đây quan tâm là áp dụng giãi thuật di truyền GA tinh toán trọng số tối ưu đầu vào cho mạng NN đềNhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
có đế tối ưu hệ thống. Luận vãn này đi theo cách kết hợp hai hướng tiếp cận này, đó là phát triển một hệ thống nhận dạng mặt người sử dụng kết hợp cácĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRU Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền phương pháp sứ dung trong đề tài cho các kết quã tương đương và tốt hơn trong một số điều kiện so với các phương pháp truyền thống khác. Các kết quá thực nghiệm cho thay phương pháp sư dung là một phương pháp tốt cần đầu tư nghiên cứu. phát triển thêmĐê minh họa cho tinh ứng dụng của luận vàn. tôi c Nhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền ũng trình bày một hệ thống ứng dụng minh họa việc tim kiếm thòng tin hành khách tại sân bay bang nhận dạngSỗ hóa bời Trung tám Hoc liệu - Đại hoc TháiNhận dạng ảnh mặt người dùng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền
Nguyênhttp:/A n IV. Irc-tnu. ecỉu.vnmật người. Chương trình cho tính nàng minh họa cho một hê thống thực và có thê phát triên thành một ứng dụng thựcĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRUĐẠI HỌC THẢI NGUYÊNTRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNGPHẠM THỊ MAI HƯƠNGNHẬN DẠNG ẢNH MẬT NGƯỜI DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIÁI THUẬT DI TRUGọi ngay
Chat zalo
Facebook