Đề tài nhận diện khuôn mặt

I. Mục tiêu. II. Thách thức. III. Phương pháp nghiên cứu. IV. Đánh giá. V. Kết luận Phương hướng phát triển. Sử dụng mạng MobileNet thay thế cho VGG16 để giúp hệ thống gọn nhẹ hơn. Sử dụng mạng MobileNet thay thế cho VGG16 để giúp hệ thống gọn nhẹ hơn. Sử dụng mạng MobileNet thay thế cho VGG16 để giúp hệ thống gọn nhẹ hơn. Sử dụng mạng MobileNet thay thế cho VGG16 để giúp hệ thống gọn nhẹ hơn.

Đề tài: NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT GVHD: TS Trần Vũ Hồng Nội dung thuyết trình: I Mục tiêu II Thách thức III Phương pháp nghiên cứu IV Đánh giá V Kết luận - Phương hướng phát triển I Input Image Phát khuôn mặt Mục tiêu Xác định khuôn mặt output image II Thách thức View Lighting Effects Blur and Fade Backgrounds II Thách thức Small Face - Kiến trúc SSD giải điều II Thách thức Hệ Thống Nhẹ Realtime Sử dụng mạng MobileNet thay cho VGG16 để giúp hệ thống gọn nhẹ - JETSON TX2 III Phương Pháp nghiên cứu Kiến trúc SSD gốc III Phương Pháp nghiên cứu RFB III Phương Pháp nghiên cứu Mạng MobileNet Mạng VGG16 III Phương Pháp nguyên cứu Mạng RFB III Phương Pháp nghiên cứu MobileNet 10 IV Đánh giá WIDER FACE: A Face Detection Benchmark 11 IV Đánh giá WIDER FACE: A Face Detection Benchmark - 32 203 ảnh loại - 393 703 ảnh label face Train: 40% Validation:10% Test: 50% 12 IV Đánh giá Thay backbone VGG16 thành MobileNet: Model Accuracy Paramenter MobileNet 224 70.6% 4.2M VGG16 71.5% 138M 13 Framework SSD 300 FasterRCNN 300 IV Đánh giá Model mAP Paramenter VGG-16 21.1% 33.1M Inception V2 22.0% 13.7M Mobile Net 19.3% 6.8M VGG-16 22.9% 138.5M Inception V2 15.4% 13.3M Mobile Net 16.4% 6.1M 14 IV Đánh giá Khi kiến trúc MobileNet kết hợp với RFB Framework Model mAP Paramenter SSD 300 SSD 300 MobileNet MobileNet + RFB 19.3% 20.7% 6.8M 7.4M 15 Kết đạt được: IV Đánh giá - Tốc độ FPS đạt 50 fps laptop - Tốc độ FPS đạt ~ 60 fps JETSON TX2 Kết đạt được: IV Đánh giá - Giải thách thức đề ra: V Kết luận -Kết luận: + Hệ thống hoàn thiện nhận diên khuôn mặt + Đạt yêu cầu ban đầu đặt - Hạn chế: + Quá trình huấn luyện gặp khó khăn phần cứng V Phương hướng phát triển Nhận diện vân tay chống trộm Nhận diện tế bào ung thư Nhận diện phương tiên giao thông Các loại toán nhận diện ... cứng V Phương hướng phát triển Nhận diện vân tay chống trộm Nhận diện tế bào ung thư Nhận diện phương tiên giao thông Các loại toán nhận diện ... thức đề ra: V Kết luận -Kết luận: + Hệ thống hồn thiện nhận diên khn mặt + Đạt yêu cầu ban đầu đặt - Hạn chế: + Quá trình huấn luyện gặp khó khăn phần cứng V Phương hướng phát triển Nhận diện. .. nghiên cứu IV Đánh giá V Kết luận - Phương hướng phát triển I Input Image Phát khuôn mặt Mục tiêu Xác định khuôn mặt output image II Thách thức View Lighting Effects Blur and Fade Backgrounds