1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

91 137 0
Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 27/11/2021, 10:28

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Hình 2. 1: Hệ thống nhận dạng khuôn mặt - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2..

1: Hệ thống nhận dạng khuôn mặt Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hình 2.2 mô tả một ví dụ về bốn bước này hoạt động trên một hình ảnh đầu vào. - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.2.

mô tả một ví dụ về bốn bước này hoạt động trên một hình ảnh đầu vào Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 2.4. Cấu tạo một mạng Neural - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.4..

Cấu tạo một mạng Neural Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 2.6. So sánh hiệu suất của Deep learning với các thuật toán khác - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.6..

So sánh hiệu suất của Deep learning với các thuật toán khác Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 2.7 Máy tính nhìn hình ảnh dưới dạng ma trận số (a) Con người thấy, (b) máy tính thấy - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.7.

Máy tính nhìn hình ảnh dưới dạng ma trận số (a) Con người thấy, (b) máy tính thấy Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 2.8 Cấu trúc mạng CNN - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.8.

Cấu trúc mạng CNN Xem tại trang 26 của tài liệu.
(a) Hình ảnh đầu vào 7x7, (b) bản đồ đặc trưng - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

a.

Hình ảnh đầu vào 7x7, (b) bản đồ đặc trưng Xem tại trang 29 của tài liệu.
Hình 2.16 Ví dụ về các loại pooling - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.16.

Ví dụ về các loại pooling Xem tại trang 30 của tài liệu.
Hình 2.20 Lớp Fully-Connected - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.20.

Lớp Fully-Connected Xem tại trang 32 của tài liệu.
Hình 2.22 Mạng P-Net - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.22.

Mạng P-Net Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 2.24 Mạng O-Net - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.24.

Mạng O-Net Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 2.25 Mối tương quan giữa độ sâu và hiệu suất mạng [10] - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.25.

Mối tương quan giữa độ sâu và hiệu suất mạng [10] Xem tại trang 37 của tài liệu.
Hình 2.26. Mô-đun Residual - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.26..

Mô-đun Residual Xem tại trang 38 của tài liệu.
Hình 2.30 Các kiến trúc mạng ResNet cơ bản - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.30.

Các kiến trúc mạng ResNet cơ bản Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 2.31 Convolution của bước Conv1 [23] - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.31.

Convolution của bước Conv1 [23] Xem tại trang 42 của tài liệu.
Quy trình tương tự được mở rộng cho toàn bộ lớp sau đó như Hình 2.35 (quy trình thực hiện cho lớp Conv2_x) - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

uy.

trình tương tự được mở rộng cho toàn bộ lớp sau đó như Hình 2.35 (quy trình thực hiện cho lớp Conv2_x) Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 2.34 Hoạt động của khối 1 trong lớp ResNet1 [23] - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.34.

Hoạt động của khối 1 trong lớp ResNet1 [23] Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 2.42 Đào tạo một DCNN nhận dạng khuôn mặt với hàm mất mát softmax - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.42.

Đào tạo một DCNN nhận dạng khuôn mặt với hàm mất mát softmax Xem tại trang 47 của tài liệu.
Hình 2.33 thể hiện ưu điểm của hàm entropy chéo so với hàm bình phương khoảng cách Euclid - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.33.

thể hiện ưu điểm của hàm entropy chéo so với hàm bình phương khoảng cách Euclid Xem tại trang 50 của tài liệu.
Hình 2.47 minh họa IoU giữa bounding box thực sự (màu xanh lá cây) và bounding box được phát hiện (màu đỏ) - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 2.47.

minh họa IoU giữa bounding box thực sự (màu xanh lá cây) và bounding box được phát hiện (màu đỏ) Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 3.2 Máy tính xách tay IdeaPad L340 - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 3.2.

Máy tính xách tay IdeaPad L340 Xem tại trang 56 của tài liệu.
Hình 3.1 Sơ đồ khối của hệ thống - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 3.1.

Sơ đồ khối của hệ thống Xem tại trang 56 của tài liệu.
3.2.3 Mô hình robot - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

3.2.3.

Mô hình robot Xem tại trang 59 của tài liệu.
Hình 3.8 Mô hình robot - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 3.8.

Mô hình robot Xem tại trang 61 của tài liệu.
Hình 3.10 Sơ đồ chân Arduino Uno - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 3.10.

Sơ đồ chân Arduino Uno Xem tại trang 62 của tài liệu.
Bảng 3.4 Thông số kỹ thuật Arduino Uno - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Bảng 3.4.

Thông số kỹ thuật Arduino Uno Xem tại trang 62 của tài liệu.
Hình 3.12 Động cơ Servo SG90 - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 3.12.

Động cơ Servo SG90 Xem tại trang 64 của tài liệu.
Hình 4.3 Mô phỏng pre-traned model LResNet100E-IR trích xuất đặc trưng - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 4.3.

Mô phỏng pre-traned model LResNet100E-IR trích xuất đặc trưng Xem tại trang 72 của tài liệu.
Hình 4.5 Công cụ thực thi phân tán Tensorflow - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 4.5.

Công cụ thực thi phân tán Tensorflow Xem tại trang 74 của tài liệu.
Hình 5.8 Hệ thống hoạt động - Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong robot tiếp tân

Hình 5.8.

Hệ thống hoạt động Xem tại trang 87 của tài liệu.

Trích đoạn

Khái niệm về mạng ResNet

Hàm mất mát ArcFace cho nhận dạng khuôn mặt

Biến đổi hình học trong xử lý ảnh

Loss và accuracy

Các thiết bị sử dụng trong robot

Ngôn ngữ lập trình Python

Phần mềm Visual Studio Code

Bộ dữ liệu dùng để đánh giá MTCNN

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan