Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 83 trang
Dung lượng: 2 MB

Giới thiệu nội dung

Nhận Dạng Cảm Xúc Thông Qua Khuôn Mặt Dùng Mạng Nơ-ron Tích Chập CNN

Tác giả: Nguyễn Văn Phúc

Lĩnh vực: Công nghệ kỹ thuật điện tử – truyền thông

Nội dung tài liệu:
Đề tài tập trung nghiên cứu và xây dựng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) nhằm nhận dạng 7 loại cảm xúc cơ bản của con người thông qua biểu cảm khuôn mặt, bao gồm: “vui vẻ”, “buồn”, “sợ hãi”, “giận dữ”, “ngạc nhiên”, “khó chịu” và “bình thường”. Nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu về xử lý ảnh, cấu trúc và hoạt động của mạng nơ-ron tích chập, các đặc trưng của khuôn mặt và biểu cảm. Hệ thống được triển khai trên kit Raspberry Pi 4, cho phép nhận dạng cảm xúc độc lập với máy tính cá nhân. Đề tài cũng đề cập đến việc áp dụng công nghệ này trong các lĩnh vực kinh tế – xã hội, như đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng hoặc hỗ trợ phỏng vấn xin việc.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC LỤC
  • DANH MỤC HÌNH
  • DANH MỤC BẢNG
  • CÁC TỪ VIẾT TẮT
  • THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
  • CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN
    • 1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
    • 1.2 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
    • 1.3 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
    • 1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
    • 1.5 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
    • 1.6 BỐ CỤC ĐỀ TÀI
  • CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
    • 2.1 TỔNG QUAN VỀ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH
      • 2.1.1 Xử lý ảnh
      • 2.1.2 Điểm ảnh
      • 2.1.3 Độ phân giải
      • 2.1.4 Tăng cường ảnh
      • 2.1.5 Khôi phục ảnh
      • 2.1.6 Phân tích ảnh
      • 2.1.7 Nén dữ liệu ảnh
      • 2.1.8 Nhận dạng ảnh
    • 2.2 KHUÔN MẶT VÀ CẢM XÚC
      • 2.2.1 Đặc trưng của mặt người
      • 2.2.2 Phương pháp tiếp cận đặc trưng khuôn mặt
      • 2.2.3 Biểu cảm khuôn mặt khi bày tỏ cảm xúc
    • 2.3 MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP
      • 2.3.1 Mạng nơ-ron nhân tạo
      • 2.3.2 Mạng nơ-ron tích chập
        • 2.3.2.1 Mô hình tổng quan
        • 2.3.2.2 Các lớp trong mô hình
      • 2.3.3 Những vấn đề xảy ra với mô hình CNN
        • 2.3.3.1 Quá khớp (Overfitting)
        • 2.3.3.2 Drop out
    • 2.4 Giới thiệu máy tính nhúng kit Raspberry Pi
    • 2.5 Xử lý ảnh với Python
      • 2.5.1 Giới thiệu ngôn ngữ lập trình Python
      • 2.5.2 Các thư viện sử dụng trong Python
  • CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CẢM XÚC THÔNG QUA KHUÔN MẶT DÙNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP TRÊN KIT RASPBERRY PI 4
    • 3.1 YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG
    • 3.2 MÔ HÌNH HỆ THỐNG
      • 3.2.1 Sơ đồ khối của hệ thống
      • 3.2.2 Mô hình CNN sử dụng trong hệ thống
    • 3.3 TẬP DỮ LIỆU
      • 3.3.1 Tập dữ liệu mẫu có sẵn
      • 3.3.2 Tập dữ liệu riêng
    • 3.4 QUÁ TRÌNH HUẤN LUYỆN VÀ KIỂM TRA
      • 3.4.1 Quá trình huấn luyện
      • 3.4.2 Quá trình kiểm tra
  • CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ
    • 4.1 KẾT QUẢ HUẤN LUYỆN VÀ KIỂM TRA
    • 4.2 ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CẢM XÚC THÔNG QUA KHUÔN MẶT TRÊN KIT RASPBERRY PI 4
  • CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
    • 5.1 KẾT LUẬN
    • 5.2 KIẾN NGHỊ
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO
  • PHỤ LỤC A