Mạng nơ-ron tích chập (cnn) và mạng vgg16 trên hệ thống nhận dạng khuôn mặt thời gian thực

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Đinh Phú Cường Lê, Thanh Tùng Nguyễn, Thành Công Phạm, Sỹ Minh Phụng Tiếp, Thanh Nhã Viên

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 006.42 Optical pattern recognition

Thông tin xuất bản: Khoa học và Công nghệ (Đại học Công nghiệp Hà Nội), 2022

Mô tả vật lý: 52-57

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 500619

Thêm vào giỏ

Face Recognition is considered as a heavily studied topic in computer vision field. The capability to automatically identify and authenticate human's faces using real-time images is an important aspect in surveillance, security, and other related domains. There are separate applications that help in identifying individuals at specific locations which help in detecting intruders. The real-time recognition is mandatory for surveillance purposes. A number of machine learning methods along with classifiers are used for the recognition of faces. This work introduces a new real time face Recognition system. The process is broken into four major steps: (1) database collection, (2) face recognition to identify particular persons and (3) Performance evaluation. For the first step, the system collects 7890 faces in real time for 14 persons using a camera with resolution of 1920*1080. Second step, efficient real time face recognition algorithm is then used to recognize faces with a known database. For real time face Recognition, VGG-16 with Transfer Learning and Convolutional Neural Network (CNN) are used. This proposed system is implemented using Keras framework. Lastly the performance of these two classifiers is measured using of precision, recall, F1- score and accuracy.Nhận dạng khuôn mặt người được coi là một chủ đề được nghiên cứu nhiều trong lĩnh vực thị giác máy tính. Khả năng tự động nhận dạng và xác thực khuôn mặt người bằng hình ảnh thời gian thực là một khía cạnh quan trọng trong giám sát, bảo mật và các lĩnh vực liên quan khác. Có các ứng dụng riêng biệt giúp xác định các cá nhân tại các địa điểm cụ thể giúp phát hiện những kẻ xâm nhập. Nhận dạng thời gian thực là bắt buộc cho các mục đích giám sát. Một số phương pháp học máy cùng với bộ phân loại được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt. Công việc này giới thiệu một hệ thống Nhận dạng khuôn mặt thời gian thực mới. Quá trình này được chia thành bốn bước chính: (1) thu thập cơ sở dữ liệu, (2) nhận dạng khuôn mặt để xác định những người cụ thể và (3) đánh giá hiệu suất. Tại bước đầu tiên, hệ thống thu thập 7890 khuôn mặt trong thời gian thực của 14 khuôn mặt người bằng camera có độ phân giải 1920*1080. Bước thứ hai, thuật toán nhận dạng khuôn mặt người tại thời gian thực được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt với một cơ sở dữ liệu đã biết. Đối với Nhận dạng khuôn mặt trong thời gian thực, VGG-16 với học chuyển giao và mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng. Hệ thống đề xuất này được thực hiện bằng thư viện Keras. Cuối cùng, hiệu suất của hai bộ phân loại này được đánh giá qua các thông số như: độ lặp lại, độ thu hồi, điểm F1 và độ chính xác.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR