Nghiên Cứu Phương Pháp Trích Chọn Đặc Trưng Ảnh Xây Dựng Hệ Thống Phục Vụ Điểm Danh Và Đánh Giá Thái Độ Học Tập Của Sinh Viên

Nghiên Cứu Phương Pháp Trích Chọn Đặc Trưng Ảnh Xây Dựng Hệ Thống Phục Vụ Điểm Danh Và Đánh Giá Thái Độ Học Tập Của Sinh Viên

Tác giả: Đỗ Phúc Hảo

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng ảnh nhằm nâng cao hiệu quả cho các bài toán nhận dạng và phân lớp dữ liệu, đặc biệt trong việc xây dựng hệ thống phục vụ điểm danh và đánh giá thái độ học tập của sinh viên. Các phương pháp trích chọn đặc trưng truyền thống như Principal Component Analysis (PCA) và Principal Component Regression (PCR) được xem xét, cùng với những hạn chế khi áp dụng vào dữ liệu có các góc quay phức tạp. Đề tài đề xuất một hướng tiếp cận mới, kết hợp phương pháp Đại số hình học bảo giác (CGA) với kỹ thuật PCR để xử lý dữ liệu có sự biến đổi về góc độ, từ đó cải thiện độ chính xác của nhận dạng và đánh giá.

Hệ thống được xây dựng có khả năng tự động nhận dạng khuôn mặt sinh viên, xác định góc quay để đánh giá mức độ tập trung và tham gia vào bài giảng. Nó hỗ trợ giáo viên trong việc quản lý lớp học, tự động hóa quá trình điểm danh, và cung cấp dữ liệu để điều chỉnh phương pháp giảng dạy, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo. Luận văn cũng trình bày chi tiết về thiết kế hệ thống, quy trình xử lý dữ liệu, và phương pháp thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của đề xuất.

Mục lục chi tiết:

• Chương I: Tổng quan nghiên cứu
• Chương II: Xây dựng hệ thống và phương pháp đề xuất