BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  16,266,784

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Ngô Việt Đức, Đặng Thái Việt, Vũ Ngọc Hải , Nguyễn Như Trường; Vũ Ngọc Hải(1); 

THIẾT KẾ MÔ HÌNH NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT DỰA TRÊN MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP ĐA TẦNG VÀ ƯỚC TÍNH TƯ THẾ ĐẦU NGƯỜI

DESIGN OF A FACE RECOGNITION TECHNIQUE BASED MTCNN AND HEAD POSE ESTIMATION

Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

2024

1

117

Trí tuệ nhân tạo và Internet kết nối vạn vật thu hút nhiều sự quan tâm của những học giả và nhà nghiên cứu, không chỉ bởi tính ứng dụng cao mà còn là những công nghệ tiêu biểu của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Điểm nổi bật của trí tuệ nhân tạo là khả năng tự học, cho phép máy tính dự đoán và phân tích dữ liệu phức tạp như dấu vân tay, mống mắt và khuôn mặt. Nghiên cứu này đềxuất giải pháp hệ thống cơ điện tử tích hợp khả năng nhận dạng khuôn mặt của AI để tạo ra hệ thống điểm danh và đánh giá sự chuyên cần của học sinh. Độ chính xác của mô hình dao động từ 90% đến 95%. Kết quả của nghiên cứu được so sánh với nghiên cứu gần đây chứng minh khả năng sử dụng của hệ thống. Vì vậy, nhóm tác giả vận dụng kết quả của quá trình đào tạo để xây dựng hệ thống đánh giá chuyên cần và chuyên cần nhận diện khuôn mặt học viên.

Artificial Intelligence and IoT have always attracted a lot of attention from scholars and researchers, not only because of their high applicability but also typical technologies of the Fourth Industrial Revolution. The hallmark of AI is its self-learning ability, which enables computers to predict and analyze complex data such as fingerprints, irises, and faces. The study proposes a solution for a mechatronic system that integrates AI's face recognition capabilities to create an attendance system and assess student attendance. The model's accuracy ranges from 90% to 95%. The study's results are compared with recent research demonstrating the system's usability. Therefore, the authors apply the training process's outcomes to construct an attendance and diligence assessment system that recognizes students' faces.

Xem toàn văn