Xây dựng cơ sở dữ liệu khuôn mặt người

Bài viết Nghiên cứu ứng dụng eigenfaces và đặc trưng cục bộ LBP cho bài toán nhận dạng mặt người đã xây dựng thành công hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên đặc trưng cục bộ Local Binary Pattern (LBP) và subspace Principle Component Analysis (PCA). Hệ thống đã được kiểm tra trên bộ cơ sở dữ liệu MBGC, bên cạnh đó bài viết còn xây dựng được một bộ cơ sở dữ liệu của người Việt phục vụ cho việc nhận dạng.

8p vikoenigsegg 29-09-2022 14 5   Download

Bài viết đưa ra phương pháp sử dụng đặc trưng HOG, mô hình mtcnn để phát hiện khuôn mặt và phương pháp triplet loss và K-Nearest Neighbors để huấn luyện mô hình. Từ đó từ đó đưa lên webserver phục vụ cho việc hiển thị ảnh của người tham gia sự kiện, cũng như từ webcam nhận diện người tham gia sự kiện và gửi thông tin về sự kiện cho họ.

8p visteveballmer 06-11-2021 22 3   Download

Tra cứu thông tin là nhu cầu cần thiết của người học tại các cơ sở giáo dục nói chung và tại Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.Hồ Chí Minh (HUFI) nói riêng. Vì vậy, trong bài báo này, một Ontology mô tả cho tập dữ liệu ảnh sinh viên HUFI được xây dựng bán tự động nhằm tra cứu thông tin qua hình ảnh. Để thực hiện vấn đề này, tập dữ liệu ảnh được tiền xử lý và trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) làm đầu vào cho việc huấn luyện bộ phân lớp SVM (Support Vector Machine) để từ đó phân lớp hình ảnh.

18p vivacation2711 23-10-2021 37 1   Download

Bài viết này sẽ giới thiệu một phương pháp phát hiện khuôn mặt dựa trên hướng tiếp cận theo diện mạo sử dụng bộ phân loại mạnh AdaBoost. Dựa trên phương pháp này, chúng ta có thể xây dựng được cơ sở dữ liệu (CSDL) khuôn mặt một cách tự động phục vụ cho việc nhận dạng.

6p vioklahoma2711 17-11-2020 49 7   Download

Bài báo đề xuất một hệ thống nhận dạng giới tính từ ảnh mặt người hoàn toàn tự động dựa trên việc sử dụng phương pháp trích xuất đặc trưng LPQ (Local Phase Quantization). Từ ảnh input, phần ảnh khuôn mặt người sẽ được phát hiện tự động bằng cách sử dụng các đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients). Tiếp đến, các ảnh mặt sẽ được chuẩn hóa về cùng điều kiện ánh sáng bằng kỹ thuật retinal filter. Ở bước trích chọn đặc trưng, phương pháp LPQ sẽ được sử dụng nhằm trích chọn các đặc trưng cục bộ quan trọng nhất của khuôn mặt.

8p quenchua5 17-05-2020 53 2   Download