» Từ khóa: mang hoc sau

Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện tử/ Trần Giang Nam; Nguyễn Thanh Hải (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xxi,118 tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 006.42 -- dc 23Call no. : 8520203 006.42 T772-N174"

 121 p hcmute 17/10/2021 420 13 Download

Từ khóa: Mạng Nơron học sâu; Nhận diện khuôn mặt; Xử lý ảnh

Trong những năm gần đây, nhận diện khuôn mặt đã đạt được những tiến bộ vượt bậc nhờ vào sự phát triển của mạng nơ-ron tích chập (CNN). Tùy thuộc vào mục đích sử dụng khác nhau mà cấu trúc mạng CNN được thiết kế, điều chỉnh cho phù hợp. Trong luận văn này, ba tập dữ liệu ảnh khuôn mặt FEI Face, CASIA-WebFace và tập ảnh tự thu thập...

 22 p hcmute 16/09/2020 474 6 Download

Từ khóa: Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt, TRẦN GIANG NAM

Trong những năm gần đây, nhận diện khuôn mặt đã đạt được những tiến bộ vượt bậc nhờ vào sự phát triển của mạng nơ-ron tích chập (CNN). Tùy thuộc vào mục đích sử dụng khác nhau mà cấu trúc mạng CNN được thiết kế, điều chỉnh cho phù hợp. Trong nghiên cứu này, ba tập dữ liệu ảnh khuôn mặt FEI Face, CASIA-WebFace và tập ảnh tự thu thập...

 22 p hcmute 23/07/2020 422 1 Download

Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, mạng học sâu, thuật toán tối ưu.

Trong bài báo này, tác giả đề xuất một ứng dụng để giải quyết một phần nào đó về vấn đề đó. Đó là thiết bị phát hiện và cảnh báo tài xế buồn ngủ khi đang lái xe. Thiết bị được thực hiện dựa trên phần cứng là board kit Raspberry có đặc điểm như một máy tính thu nhỏ có kích thước xấp xỉ chiếc điện thoại cầm tay, chạy hệ điều...

 11 p hcmute 03/01/2020 684 6 Download

Từ khóa: Học Sâu; Mạng Nơ-ron nhân tạo; Mạng CNN, Buồn Ngủ, Raspberry Pi.

Luận vănnày tác giả đề xuất phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông sử dụng mạng nơron tích chập –Convolution Neural Network –CNN.Kiến trúc CNN tác giả xây dựngcó15 lớp: 3 lớp “Convolutional”, 3lớp “Pooling”, 4lớp “Rectified Linear Unit”, 2 lớp “Fully Connected”, 1 lớp “Softmax”, 1 lớp “Input” và 1 lớp “Output”.G

 22 p hcmute 05/06/2019 526 2 Download

Từ khóa: NHẬN DẠNG CÁC ÐỐI TUỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NORON HỌC SÂU, TRẦN QUỐC TOẢN

Luận văn đề xuất sử dụng mạng neuron  để phát hiện và phân loại các dạnsự cố trên đường dâytruyền tải của hệ thống điện 5 nút IEEE trên cơ sở tạo mẫubằng phần mềm PowerWorld và huấnluyện mạng bằng phần mềm Matlab. 

 22 p hcmute 22/05/2019 444 2 Download

Từ khóa: CHẨN ÐOÁN SỰ CỐ HỆ THỐNG ÐIỆN DÙNG MẠNG NEURON HỌC SÂU, NGUYỄN NGỌC MẠNH

Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông sử dụng mạng nơron tích chập – Convolution Neural Network – CNN. Kiến trúc CNN tác giả xây dựng có 15 lớp: 3 lớp tích chập (Convolutional), 3 lớp giảm mẫu “Pooling”, 4 lớp tinh chỉnh các đơn vị tuyến tính “Rectified Linear Unit”, 2 lớp kết nối đầy đủ...

 9 p hcmute 10/05/2019 559 5 Download

Từ khóa: NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NƠ RON HỌC SÂU TRẦN QUỐC TOẢN, LÊ MỸ HÀ