Nghiên cứu ứng dụng mô hình faster r cnn trong nhận diện ảnh để điểm danh sinh viên

I HỌC Ƣ G G I HỌC Ƣ H - BÙI HỊ HU H NGHIÊ CỨU Ứ G DỤ G Ô HÌ H FA O G HẬ DIỆ Ả H Ể IỂ UẬ V E R-CNN DA H I H VIÊ H C HỆ HỐ G HÔ G I ng - ăm 2023 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 16990016995271000000 I HỌC Ƣ G G I HỌC Ƣ H - BÙI HỊ HU H GHIÊ CỨU Ứ G DỤ G Ơ HÌ H FA O G HẬ DIỆ Ả H Ể IỂ ã số: 84.80.104 H C gƣời hƣớng dẫn khoa học: TS VŨ HỊ ng - ăm 2023 -CNN DA H I H VIÊ Chuyên ngành: Hệ thống thông tin UẬ V E v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii TÓM TẮT iii MỤC LỤC v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC BẢNG viii DANH MỤC CÁC HÌNH ix Ở ẦU 1 Lí chọn đề tài .1 Mục tiêu nhiệm vụ .2 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài .3 Kết đạt đƣợc Cấu trúc luận văn CHƢƠ G Ổ G QUA VỀ HẬ DIỆ KHUÔ Ặ CO GƢ I 1.1 quan phƣơng pháp machine learning v deep learning 1.2 B i toán nhận diện khuôn mặt 1.2.1 Lịch sử hình thành phát triển .7 1.2.2 Mô tả tốn nhận diện khn mặt .10 1.2.3 Hệ thống nhận diện khuôn mặt .10 1.3 ột số phƣơng pháp nhận diện khuôn mặt 12 1.3.1 Phƣơng pháp phân tích thành phần (PCA) 12 1.3.2 Phƣơng pháp mạng neural 15 1.3.3 Phƣơng pháp Support Vector Machine (SVM) 16 Ổ G KẾ CHƢƠ G .17 CHƢƠ G Ứ G DỤ G HƢƠ G HÁ FA E C O G HẬ DIỆ KHUÔ Ặ 18 2.1 Phƣơng pháp Faster -CNN 18 2.1.1 Thuật toán CNN - convolutional neural network 18 2.1.2 Thuật toán R-CNN 25 2.1.3 Thuật toán Fast R-CNN 27 2.1.4 Thuật toán Faster R-CNN .29 vi 2.2 hƣơng pháp nhận diện khuôn mặt .32 Ổ G KẾ CHƢƠ G .35 CHƢƠ G HỰC GHIỆ XÂY DỰ G Ứ G DỤ G HẬ DIỆ KHUÔ Ặ 36 3.1 ô tả b i toán điểm danh sinh viên .36 3.2 Dữ liệu thử nghiệm b i toán 36 3.3 Kết thử nghiệm 37 3.4 ánh giá 41 Ổ G KẾ CHƢƠ G .50 KẾ UẬ 51 I IỆU HA KHẢO 52 vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AI Artificial Intelligence ML Machine Learning DL Deep Learning CNN Convolutional Neural Network R-CNN Region-based Convolutional Neural Networks FAST R-CNN FASTER R-CNN Fast Region-based Convolutional Neural Networks Faster Region-based Convolutional Neural Networks PCA Principal Component Analysis SVM Support Vector Machine viii DANH MỤC BẢNG ố hiệu bảng 3.1 Tên bảng Bảng số liệu thử nghiệm Trang 42 HèC NÂNG cỉNG HO XHèI CHổ NGH(A VIặT NAM TR¯ÜNG I HÌC s¯ PH M SĐ %/QD-DUSP Ùc l-p - Tđ - H¡nh phúc Nµng ngày0tháng nm 2021 QUYÉT ÊNH VÁviÇc giao Á tài trách nhiầm hng dôn lu-n thĂc s) HIặUTR NG TRĩNG I HÌC SU¯ PH M - HÐN Càn cé NghËdËnh 32/CPngy 04/4/1994 cỗaChớnh phỗ vằ viầcthnh l-p Ăi hc N§ng: C£n cí NghË quv¿t só 08/NO-HDÐH ngày 12/7/2021 cỗa Hi ểng Ăi hoc Nng ban hnh Qu chộ tẽchc v hoĂt ng cỗa Ăi hc Nng: CÊn cớThụng t 15/2014/TT-BGDDTngy 15/5/2014 cỗa BGiỏo dồc vo t¡o vÁ viÇc ban hành Qur chê t¡o trinh Ù th¡c s(: C§n cíQner dinh só 1060/QÐ-HSP ngày 01/11/2016 ciỗa Hiầu trrĂng Trríng Ăi hc Sur phĂm- HéN vằ viÇc ban hành Qy Ënh t¡o trình Ù th¡c s): Xột nglhậ cỗa TrĂng phũng Phũng o tĂo QUY¾T ÊNH: iÃu Giao cho hÍc viên Bùi ThË Thu Hà, ngành HÇ thĐng thơng tin, lÛp K39.HTTT thđc hiÇn ê tài lu-n NghiÇn céu éng dång mÙ hình FASTER R CNNtrongnh-n d¡ng £nh à iÃm danh Sinh viờn, di sủ hng dôn cỗa TS Vi ThậTr, Truíng ¡i hÍc S° ph¡m -¡i hÍc Nµng iÁu Hc viờn v ngíi hng dôn cú tờn ò iu l óc hòng cỏc quyờn lói v thủc hiần nhiầm våúng theo Quy chÃào t¡o trình Ù th¡c s) BÙ Giáo dåc t¡o ban hành vàQuy Ënh vờ o tĂo trỡnh thĂc sẫ cỗa Tríng Ăi hc Su phĂm -Ăi hc Nng iu Thỗtròng ¡n vË liên quan, ng°Ýih°Ûng dân lu-n hÍc viên có tên ß iÁu l c£n céQut Ënh thi hành N¡inh-: - Nh° iÇu (dêthđc hiÇn): - BanGiám hiÇu (ê biÃt): - Luu: VT DT HUTR¯ÜNG TR¯ÜYG I HØC S¯ PAAM PGS TS L°u Trang