« Home « Kết quả tìm kiếm

Khuôn mặt

Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Khuôn mặt"

Nhận dạng khuôn mặt sử dụng PCA – SVM.

000000297142.pdf

dlib.hust.edu.vn

Có lẽ ví dụ đầu tiên nổi tiếng nhất của một hệ thống nhận dạng khuôn mặt là do T.Kohonen ngƣời đã chứng minh rằng một mạng neural đơn giản có thể thực hiện nhận dạng khuôn mặt cho ra hình ảnh khuôn mặt đã đƣợc sắp xếp và chuẩn hóa. Hệ thống của T.Kohonen mô tả khuôn mặt bằng các vector riêng của ma trận tƣơng quan hình ảnh khuôn mặt, là các eigenfaces.

Nhận dạng khuôn mặt sử dụng PCA – SVM.

000000297142-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Phân tích bài toán nhận dạng khuôn mặt người. Kết luận Qua thời gian nghiên cứu về các phương pháp nhận dạng khuôn mặt, tác giả đã tìm hiểu được một số phương pháp và áp dụng các phương pháp này cho bài toán nhận dạng khuôn mặt. Giới thiệu chi tiết về phương pháp trích chọn đặc trưng PCA và máy vector hỗ trợ SVM. Áp dụng kết hợp hai phương pháp này cho bài toán nhận dạng khuôn mặt.

Nghiên cứu và ứng dụng nhận diện khuôn mặt.

000000296119-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Đối tượng, phạm vi nghiên cứu Đối tượng: Các ảnh khuôn mặt người trong thẻ thư viện. Phạm vi: Trong luận văn này, tôi xin được nghiên cứu đến các vấn đề sau: (i) Tổng quan về nhận dạng khuôn mặt. (ii) Giải pháp nhận diện khuôn mặt kiểm tra thẻ thư viện. (iii) Chương trình ứng dụng nhận diện khuôn mặt kiểm tra thẻ thư viện.

Tìm kiếm và nhận dạng khuôn mặt người trong ảnh

repository.vnu.edu.vn

Từ những lý do trên, tôi đã chọn đề tài luận văn: “Tìm kiếm và nhận dạng khuôn mặt người trong ảnh”.. Nêu lên một số khái niệm liên quan đến nhận dạng khuôn mặt. các ứng dụng tương tác người máy liên quan đến nhận dạng khuôn mặt. điểm qua một số phương pháp nhận dạng khuôn mặt được nghiên cứu và cải tiến trong thời gian gần đây.. Chương 2: Dò tìm khuôn mặt người trong ảnh màu. Giới thiệu một số phương pháp dò tìm khuôn mặt người dựa trên màu da..

Trích rút đặc trưng phục vụ biểu diễn biểu cảm khuôn mặt 3D

repository.vnu.edu.vn

Khái quát về biểu cảm khuôn mặt. Khái niệm biểu cảm khuôn mặt. Vấn đề biểu diễn biểu cảm khuôn mặt 3D. Error! Bookmark not defined. Bài toán trích rút đặc trƣng phục vụ biểu diễn biểu cảm khuôn mặt 3D. Một số vấn đề trong việc triển khai thực tế. Một số ứng dụng liên quan. CHƢƠNG 2: TRÍCH RÚT ĐẶC TRƢNG PHỤC VỤ BIỂU DIỄN BIỂU CẢM KHUÔN MẶT 3D. Phát hiện khuôn mặt trong ảnh. Định vị điểm đặc trƣng khuôn mặt. Mô hình hình dạng. Mô hình kết cấu hình ảnh. Mô hình kết hợp. Vấn đề tìm kiếm tối ưu.

Nghiên cứu và ứng dụng nhận diện khuôn mặt.

000000296119.pdf

dlib.hust.edu.vn

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Tip cn công ngh nhn dng khuôn mt, mt công ngh mi cc công ngh ng thi xây d ng dng nhn din khu. xut gii ng dng nhn din khuôn mt kim tra th sinh viên áp d i hc Công ngh thông tin và truyn thông thái Nguyên. Chƣơng 3: Chƣơng trình ứng dụng nhận diện khuôn mặt kiểm tra thẻ thƣ viện: Trình bày ng dng nhn din khuôn mt kim tra th n, thit k giao din, Kt qu ki ng dng nhn din khuôn mt.

Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh số

repository.vnu.edu.vn

Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh số. Nghiên cứu về bài toán xác định khuôn mặt giống nhau nhất giữa các bức ảnh gồm nhiều khuôn mặt.. Nghiên cứu và ứng dụng thành công hai phương pháp Active Shape Model, PCA để trích rút đặc trưng khuôn mặt. Áp dụng được phương pháp phân cụm phân cấp tích tụ để gom các khuôn mặt giống nhau về cùng một cụm, từ đó ta xác định được khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh thuộc cụm có số lượng khuôn mặt lớn nhất..

Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự

000000272269.pdf

dlib.hust.edu.vn

với các hệ thống Quản lý nhân sự hiện nay. 13 1.2 Giới thiệu về hệ thống QLNS đề xuất. 14 1.2.2 Các chức năng cơ bản của hệ thống. 15 CHƯƠNG 2: MODULE NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT. 19 2.1 Cơ sở lý thuyết của bài toán nhận dạng khuôn mặt. 28 5 CHƯƠNG 3: MODULE CHỨNG THỰC KHUÔN MẶT VÀ PHẦN MỀM QUẢN LÝ NHÂN SỰ. 32 3.2 Tổng quan về bài toán chứng thực khuôn mặt. 33 3.2.1 Bài toán chứng thực khuôn mặt và các ứng dụng. 33 3.2.2 Ưu điểm của phương pháp chứng thực khuôn mặt. 34 3.3 Phương pháp nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin

repository.vnu.edu.vn

Với nhu cầu bảo mật ngày càng cao của các ứng dụng truy nhập, kiểm soát vào ra … tôi quyết định chọn đề tài nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin để thực hiện luậnvăn tốt nghiệp của mình.. Jones, “Robust Real Time Object Detection”, Proc. Poggio, “Example-based learning for view-based human face detection”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

Phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong các hệ thống quản lý nhân sự

000000272269-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Chương 1: Tổng quan về hệ thống Giới thiệu tổng quan về hệ thống QLNS: các chức năng của hệ thống, các phương pháp nhận dạng và xác thực khuôn mặt sử dụng trong hệ thống + Chương 2: Module nhận diện khuôn mặt Cơ sở lý thuyết của bài toán nhận dạng khuôn, thuật toán áp dụng cho module + Chương 3: Module chứng thực khuôn mặt và phần mềm quản lý nhân sự Tổng quan về bài toán chứng thực khuôn mặt, thuật toán áp dụng cho module và Phần mềm quản lý nhân sự + Chương 4: Kết quả thực hiện và đánh giá kết

Thiết kế thiết bị điểm danh tự động ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng khuôn mặt qua camera.

000000272264.pdf

dlib.hust.edu.vn

phân loại SVM để nhận dạng khuôn mặt . 61 Hình 5.8: Ảnh khuôn mặt của 1 người trong tập dữ liệu khuôn mặt. 66 Hình 5.16: Mô hình kết hợp RFID và chứng thực khuôn mặt.

Thiết kế hệ thống tương tác giữa người và máy thông qua công nghệ nhận dạng khuôn mặt và hướng mắt

310652.pdf

dlib.hust.edu.vn

Các phương pháp sử dụng mô hình xác suất dựa trên ý tưởng như sau: một ảnh hay một véc tơ đặc trưng xuất phát từ ảnh đầu vào sẽ được xem như một biến x và thêm nữa là giá trị ngẫu nhiên mô tả cho khuôn mặt và không phải khuôn mặt bởi hàm mật độ xác suất có điều kiện p(x | khuôn mặt) và p(x | không phải khuôn mặt), sau đó dùng các phương pháp để phân loại.

Thiết kế thiết bị điểm danh tự động ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng khuôn mặt qua camera.

000000272264-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Thực hiện thu thập tập dữ liệu về ảnh khuôn mặt, thực thi bài toán phát hiện và nhận diện khuôn mặt - Tìm hiểu các hệ thống quản lý sinh viên hiện có, xây dựng yêu cầu và thực thi phần mềm quản lý - Tích hợp và hoàn thiện hệ thống trên cơ sở các mô đun đã được xây dựng e) Kết luận Mục tiêu nghiên cứu đã thực hiện thành công với việc hoàn thành đề tài “Thiết kế thiết bị điểm danh tự động ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng khuôn mặt qua camera”, xây dựng thành công hệ thống quản lý sinh viên(QLSV

NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ÁP DỤNG TRONG TRÍCH CHỌN CÁC BỘ PHẬN KHUÔN MẶT

tainguyenso.vnu.edu.vn

Phương pháp nhận dạng khuôn mặt thông qua biên tập và hiệu chỉnh tạo ra lớp đối tượng đặc trưng:. Phương pháp nhận dạng khuôn mặt thông qua việc phân vùng. NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ÁP DỤNG TRONG TRÍCH CHỌN CÁC BỘ PHẬN KHUÔN MẶT. Toán tử 4 lân cận

NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG CẢM XÚC KHUÔN MẶT TRÊN ẢNH 2D

tainguyenso.vnu.edu.vn

11.2 Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt và ứng dụng. 21.3 Một số phương pháp nhận dạng cảm xúc khuôn mặt. 51.4 Các thách thức trong vấn đề nhận dạng cảm xúc khuôn mặt. CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG CẢM XÚC KHUÔN MẶT. 253.1 Nhận dạng cảm xúc dựa trên PCA truyền thống. 263.1.2 Quá trình nhận dạng. 273.2 Nhận dạng cảm xúc dựa trên PCA kết hợp các thuật toán học. DANH MỤC HÌNH ẢNH 4Hình 1: Mô hình nhận dạng cảm xúc.

Thiết kế hệ thống tương tác giữa người và máy thông qua công nghệ nhận dạng khuôn mặt và hướng mắt

310652-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Mục đích nghiên cứu của luận văn: Nắm được kiến trúc và nguyên lý xác định khuôn mặt và hướng mắt Adaboost – Harrfeature, xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt và hướng mắt thông qua thiết bị Kinect của Microsoft Đối tượng nghiên cứu: Khuôn mặt và hướng mắt với công nghệ Adaboost – Haarfeature.

Nghiên cứu, thử nghiệm phương pháp nhận dạng biểu cảm khuôn mặt sử dụng xấp xỉ đa thức

279369.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nội dung của chương này sẽ trình bày các vấn đề sau: o Đặc trưng Haar-like o Bộ phân loại Adaboost o Đặc trưng hình học của khuôn mặt o Đường cong Bezier o Mạng nơ-ron và. Ƣu điểm của đƣờng cong Bezier [12. ng cong Bezier có tính cc b: m.

Xác định mặt người sử dụng các đặc trưng hình học 3D

repository.vnu.edu.vn

Hình học là nhận diện khuôn mặt dựa vào các đặc trƣng trên khuôn mặt nhƣ mắt, mũi, miệng, gò má. còn trắc quang là phƣơng pháp biến hình ảnh thành các giá trị và so sánh với giá trị mẫu để nhận diện.

Phát hiện mặt người trong ảnh theo hướng tiếp cận thành phần

repository.vnu.edu.vn

Phát hiện khuôn mặt trong ảnh số là vấn đề đang được quan tâm và phát triển.. Nhiều hướng tiếp cận, nhiều phương pháp được nghiên cứu và đề xuất để phát hiện khuôn mặt trong ảnh hoặc chuỗi ảnh. Các nghiên cứu đi từ bài toán đơn giản, mỗi ảnh chỉ có một khuôn mặt người nhìn thẳng vào thiết bị thu hình và đầu ở tư thế thẳng đứng trong ảnh đen trắng. Cho đến ngày hôm nay bài toán mở rộng cho ảnh màu, có nhiều khuôn mặt trong cùng một ảnh, có nhiều tư thế thay đổi trong ảnh.

TÌM HIỂU TỪ “MẶT” DƯỚI GÓC NHÌN NGÔN NGỮ - VĂN HOÁ

tainguyenso.vnu.edu.vn

Mặt còn được sử dụng vượt tầm một từ chỉ khuôn mặt người mà để chỉ những thực thể chi phối thân phận con người trong vũ trụ như: mặt trời, mặt trăng, mặt đất. Biểu hiện trong văn học nghệ thuật. Từ khuôn mặt đẹp của Thuý Kiều, Thuý Vân… được Nguyễn Du mô tả đến những khuôn mặt đời thường được diễn tả trong nhiều tác phẩm, từ mặt được các nhà sáng tạo nghệ thuật khai thác một cách triệt để để mô tả từ vẻ bên ngoài đến nội tâm, tính cách con người.