Tổng quan về nhận dạng mặt người

Slide 1 NỘI DUNG BÁO CÁO 1 Tổng quan về nhận dạng mặt người 2 Nhận dạng mẫu 3 Học máy 4 Bài toán nhận dạng mặt người bằng pp học có giám sát 5 Demo Hệ thống nhận dạng đối tượng trên ảnh gồm 3 khâu chủ.

4 Bài toán nhận dạng mặt người bằng pp học có giám sát

5 Demo

 Hệ thống nhận dạng đối tượng trên ảnh:

1Tổng quan về nhận dạng mặt người

 - mục đích: phân loại dữ liệu dựa trên

các mẫu có sẵn

kê để quyết định)

giữa các mẫu)

2 Nhận dạng mẫu

 - là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo.

có thể học

phân tích các tập dữ liệu

3 Học máy

 - là xây dựng 1 hàm từ dữ liệu huấn luyện.

 - dữ liệu huấn luyện bao gồm các cặp gồm 1

vector đầu vào và 1 vector đầu ra mong

muốn.

 - đầu ra của 1 hàm có thể là 1 giá trị liện tục

(hồi qui) hoặc dự đoán 1 nhãn phân loại cho 1 đối tượng đầu vào (phân loại).

 - học có giám sát là dự đoán giá trị của hàm

cho 1 đối tượng bất kì là đầu vào hợp lệ sau khi xem xét các cặp đầu vào và đầu ra tương ứng.

3.1 Học có giám sát

 - tìm ra mô hình phù hợp với các quan sát.

biết trước

tính toán gần đúng của các lớp để đưa ra

kết luận

3.2 Học không giám sát

 - là học sẽ đưa ra mức thưởng phạt khi hành động thực hiện đúng sai

động phía sau nhanh tới đích hơn và chính xác hơn

3.3 Học tăng cường.

 - xác định loại các mẫu huấn luyện.

hàm chức năng cần tìm.

đặc trưng mô tả đối tượng, số lượng đặc trưng không nên quá lớn.

giải thuật học tương ứng: mạng nơron nhân tạo or cây quyết định.

trình.

4 Bài toán nhận dạng mặt người bằng học có giám sát

5 Demo