Mèo của chúng tôi đang chạy đi lấy dữ liệu cho bạn ...

Hỗ Trợ Đồ Án – Sàn thương mại bán code kiếm tiền số 1 Việt Nam

Hỗ Trợ Đồ Án

Nhận dạng ngườI dựa vào thông tin khuôn mặt xuất hiện trên ảnh

Gửi thông báo lỗi Báo cáo vi phạm bản quyền

[PE202463] Nhận dạng ngườI dựa vào thông tin khuôn mặt xuất hiện trên ảnh

Upload bởi: DevFE17

(0 Đánh giá)

20,000đ

Đề tài được tổ chức thành chín chương với nội dung : Chương 1: Phát biểu bài toán nhận dạng người dựa vào thông tin khuôn mặt xuất hiện trên ảnh. Chương 2: Mô tả dữ liệu. Chương 3: Dò tìm khuôn mặt. Chương 4: Rút trích đặc trưng từ khuôn mặt. Chương 5: Phương pháp SVM và ứng dụng nhận dạng khuôn mặt. Chương 6: Phương pháp Mô hình Makov ẩn và ứng dụng nhận dạng khuôn mặt. Chương 7: Thiết kế chương trình và hướng dẫn sử dụng. — Chương 8: Thực nghiệm và kết qủa. — Chương 9: Nhận xét và hướng phát

Danh mục Đồ Án - Luận Văn

Loại Tài liệu

Ngày tải lên 08/04/2024

File download Nhan-Dang-Nguoi-Dua-Vao-Thong-Tin-Khoan-Mat.pdf

Lưu bài

Chức năng đầy đủ và giống demo 100%
Hỗ trợ lắp đặt nếu cần
Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải

NGUYEN VAN B

(Hạng kim cương)

Xem trang

Bài đăng
6

Đánh giá (2)
5/5

Ngày tham gia
24/05/2024

Những phương pháp nhận dạng

Khi xây dựng hệ thống nhận dạng này chúng tôi đã tiếp cận với những phương pháp nhận dạng được coi là tốt nhất hiện nay trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
• Chương trình nhận dạng với độ chính xác trung bình 95% so với phương pháp SVMs và 95% với phương pháp HMM.
• Cơ sở dữ liệu cho việc thử nghiệm hệ thống nhận dạng được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nhưng nhìn chung chất lượng dữ liệu khuôn mặt rất phù hợp với những yêu cầu đặt ra từ đề tài (ảnh hưởng của môi trường và sự biến đổi trên nội tại khuôn mặt không quá lớn lên tập mẫu học).
• Thiết bị sử dụng việc cho việc nghiên cứu và thực hiện đề tài rất tốt: Máy Pentium III 600, RAM 384M.
• Dù SVMs là một phương pháp học mới và mục đích của nó chuyên cho ứng dụng phân loại mẫu hai lớp bằng một siêu mặt phân tách, nhưng với kết quả đạt được như trên từ SVMs đã chứng tỏ được khả năng giải quyết vấn đề không kém so với một số phương pháp cổ điển như mạng neural nhân tạo hay mô hình Markov ẩn rời rạc mà có khả năng phân loại cùng một lúc nhiều lớp rất tốt.
• HMM là một phương pháp được coi là độc quyền cho nhận dạng tiếng nói trong việc mô hình hóa tín hiệu quan sát bằng một con số theo mô
hình thống kê, nhưng với thí nghiệm trên đây thì HMM cũng phù hợp với lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.

ĐIỂM TRUNG BÌNH