Luận Văn: Xây Dựng Hệ Thống Nhận Dạng Và Kiểm Soát Khuôn Mặt Sử Dụng Deep Learning

Nhận dạng khuôn mặt là một bài toán phức tạp nhưng có nhiều ứng dụng thực tế. Con người có khả năng nhận diện khuôn mặt tốt, nhưng máy tính cần được huấn luyện để đạt được độ chính xác tương tự. Deep learning đã chứng minh hiệu quả trong việc giải quyết bài toán này. Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một hệ thống nhận dạng tự động, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý.

Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống nhận dạng khuôn mặt tự động sử dụng mô hình học sâu. Đối tượng nghiên cứu bao gồm các thuật toán nhận dạng và xử lý hình ảnh. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) và hàm Triplet Loss để tối ưu hóa quá trình nhận diện.

Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc trích xuất khuôn mặt từ ảnh 2D và áp dụng kỹ thuật học sâu. Deep learning được sử dụng để phân tích và trích xuất các đặc trưng của khuôn mặt. Quá trình này bao gồm ba bước chính: xác định khuôn mặt, trích xuất đặc trưng và xác minh danh tính.

Nhận dạng mặt người là một bài toán phức tạp trong lĩnh vực thị giác máy tính. Các thách thức bao gồm sự thay đổi ánh sáng, góc chụp, cảm xúc và tuổi tác. Deep learning đã giúp cải thiện độ chính xác của các hệ thống nhận dạng bằng cách sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN).

Deep learning là một phần của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron để học các đặc trưng từ dữ liệu. CNN là một trong những mô hình tiên tiến nhất, được áp dụng rộng rãi trong nhận dạng khuôn mặt. Quá trình học bao gồm việc xây dựng mô hình, chuẩn bị dữ liệu và tối ưu hóa các tham số.

Các thư viện mã nguồn mở như OpenCV, Dlib, TensorFlow và Keras được sử dụng để hỗ trợ quá trình nghiên cứu. OpenCV cung cấp các công cụ xử lý ảnh, trong khi TensorFlow và Keras hỗ trợ việc xây dựng và huấn luyện các mô hình deep learning.

Các kỹ thuật như HOG (Histogram of Oriented Gradients) và SVM (Support Vector Machine) được lựa chọn để phát hiện và phân loại khuôn mặt. Deep learning được sử dụng để trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu.

Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ các nguồn khác nhau và được xử lý để loại bỏ nhiễu. Quá trình này bao gồm việc chuẩn hóa kích thước ảnh và tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu suất của mô hình.

Mô hình deep learning được xây dựng dựa trên CNN và hàm Triplet Loss. Quá trình huấn luyện bao gồm việc tối ưu hóa các tham số để giảm thiểu sai số và cải thiện độ chính xác.

Quá trình xác định khuôn mặt được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán nhận dạng và xử lý hình ảnh. Deep learning được áp dụng để cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý.

Các khuôn mặt được biểu diễn dưới dạng vector để dễ dàng so sánh và phân loại. Mô hình học sâu được sử dụng để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu.

Mô hình deep learning được xây dựng và huấn luyện để nhận dạng khuôn mặt. Quá trình này bao gồm việc tối ưu hóa các tham số và đánh giá hiệu suất của mô hình.