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

Các tác giả

  • Đoàn Hồng Quang*, Lê Hồng Minh, Thái Doãn Nguyên

Từ khóa:

mạng nơ ron học sâu, mạng nơ ron tích chập, nhận dạng khuôn mặt

Tóm tắt

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 rõ 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.

Chỉ số phân loại

1.2

Tiểu sử tác giả

Đoàn Hồng Quang*, Lê Hồng Minh, Thái Doãn Nguyên

Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học, Viện Ứng dụng Công nghệ

Tải xuống

Đã xuất bản

2020-07-15

Ngày nhận bài: 08/07/2019; ngày chuyển phản biện: 11/07/2019; ngày nhận phản biện: 12/08/2019; ngày chấp nhận đăng: 22/08/2019

Cách trích dẫn

Đoàn, H. Q. L. H. M. T. D. N. (2020). Nhận dạng khuôn mặt trong video bằng mạng nơ ron tích chập. Bản B của Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ Việt Nam, 62(1). Truy vấn từ https://b.vjst.vn/index.php/ban_b/article/view/10

Số

Lĩnh vực

Khoa học Tự nhiên