Nhận diện khuôn mặt là một trong những lĩnh vực quan trọng của thị giác máy tính, nhằm xác minh, định danh người dùng dựa vào hình ảnh hay video. Nhận diện khuôn mặt được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như hệ thống an ninh, hệ thống sinh trắc, điểm danh, chấm công, v.v. Nhiều kỹ thuật nhận diện khuôn mặt đã được nghiên cứu phát triển, trong đó các kỹ thuật học sâu cho độ chính xác vượt trội. Trong bài báo này, một mô hình ứng dụng mạng nơron tích chập CNN được đề xuất nhằm nhận diện khuôn mặt từ hình ảnh để xác minh danh tính sinh viên khi vào phòng thi. Đầu tiên, thuật toán MTCNN được sử dụng để phát hiện khuôn mặt và tiền xử lý dữ liệu, sau đó kết quả sẽ được đưa vào mô hình FaceNet, một mô hình dựa trên mạng CNN của Google, để trích xuất đặc trưng và sử dụng hàm mất mát Triplet để tối ưu hóa việc nhận diện. Bộ ảnh của các sinh viên (STUDUE) được thực hiện cho bài toán đặt ra. Thực nghiệm được thực hiện trên hai tập ảnh Yale và STUDUE cho độ chính xác lần lượt là 92,1% và 88,4%. Kết quả thực nghiệm được so sánh với các công trình nghiên cứu khác trên cùng một tập ảnh, cho thấy tính chính xác và hiệu quả của mô hình đề xuất
Lọc theo danh mục
Lượt truy cập :
18,604,152
Xem toàn văn