Nhận dạng khuôn mặt trong video bằng mạng nơ ron tích chập

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Đoàn Hồng Quang, Lê Hồng Minh, Thái Doãn Nguyên

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí khoa học & công nghệ Việt Nam, 2020

Mô tả vật lý: 45516

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 414224

Deep Learning là thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cả cụ thể lẫn trừu tượng. qua đó làm ro nghĩa của các loại dữ liệu. Deep Learning được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện nay rất nhiều các bài toán nhận dạng sử dụng Deep Learning, vì nó có thể giải quyết các bài toán với số lượng lớn các biến, tham số kích thước đầu vào lớn với hiệu năng cũng như độ chính xác vượt trội so với các phương pháp phân lớp truyền thống, xây dựng những hệ thống thông minh với độ chính xác cao. Trong bài báo này, các tác giả nghiên cứu mạng nơ ron tích chập (CNN Convolutional Neural Network) là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến cho bài toán nhận dạng khuôn mặt từ video., Tóm tắt tiếng anh, Deep Learning is an algorithm based on a number of ideas from the brain to the acquisition of many layers of expressions, both concrete and abstract, thereby clarifying the meaning of the data types. Deep Learning is used in image recognition, speech recognition, natural language processing. Currently a lot of identification problems use Deep Learning, because it can solve problems with large number of variables, large input size parameters with as well as performance Outstanding accuracy compared to traditional layering methods, building intelligent systems with high precision. In this paper, the authors study convolutional neural networks (CNN - Convolutional Neural Network) is one of the advanced Deep Learning models for the video facial recognition problem.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH