Abstract
Chương I: Tổng quan về cơ sở thực tập và đề tài.; Chương II: Cơ sở phương pháp luận về phát hiện và nhận diện khuôn mặt.; Chương III: Xây dựng ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và thiết lập thực nghiệm.
Keywords
Nhận dạng khuôn mặt, MTCNN và Facenet, Công nhân viên, Công ty cổ phần than, Tây Nam Đá Mài
Publisher
Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân???dc.relation.reference???
1. Davidberg (2018), Training using the VGGFace2 dataset.; 2. E. Zaytseva and J. Vitri`a (2012), A search based approach to non maximum suppression in face detection, 19th IEEE International Conference on Image Processing.; 3. J. Cao, Z. Su, L. Yu, D. Chang, X. Li, and Z. Ma (2018), Softmax cross entropy loss with unbiased decision boundary for image classification, Chinese Automation Congress (CAC), pp. 2028–2032. doi: 10.1109/CAC. 2018.8623242.; 4. Jason Brownlee (2019), How to Perform Face Recognition With VGGFace2 in Keras.; 5. M. D. Malkauthekar (2013), Analysis of euclidean distance and manhattan distance measure in face recognition, Third International Conference on Computational Intelligence and Information Technology, pp. 503–507. doi: 10.1049/cp.2013.2636.
1. Davidberg (2018), Training using the VGGFace2 dataset.; 2. E. Zaytseva and J. Vitri`a (2012), A search based approach to non maximum suppression in face detection, 19th IEEE International Conference on Image Processing.; 3. J. Cao, Z. Su, L. Yu, D. Chang, X. Li, and Z. Ma (2018), Softmax cross entropy loss with unbiased decision boundary for image classification, Chinese Automation Congress (CAC), pp. 2028–2032. doi: 10.1109/CAC. 2018.8623242.; 4. Jason Brownlee (2019), How to Perform Face Recognition With VGGFace2 in Keras.; 5. M. D. Malkauthekar (2013),&#x...See More
