Undergraduate theses
Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt : Khóa luận tốt nghiệp
Lưu, Mỹ Hà, Tôn, Quang Toại · TPHCM : HUFLIT, 2022
- Publisher
- TPHCM : HUFLIT, 2022
- Physical description
- 98 pages
- Dewey classification
- 006.3
- Language
- Vietnamese
Availability by location
| Location | Copies | Online request |
|---|---|---|
| Sư Vạn Hạnh — Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) | 1 of 1 on shelf | Yes |
Catalogue record
| Field | Value |
|---|---|
| 001Control number | 79676 |
| 005Date and time of latest transaction | 13 Aug 2026, 14:03 |
| 008Fixed-length data elements | 141226 |
| 040Cataloging source | HUFLITLIB |
| 041Language code | vie |
| 044Country of publishing/producing entity code | vm |
| 082Dewey Decimal call number | 006.3 L566H |
| 100Main entry – personal name | Lưu, Mỹ Hà, 18DH110359 |
| 242Translation of title by cataloging agency | Building a facial recognition system : Graduation thesis / Luu My Ha. |
| 245Title statement | Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt : Khóa luận tốt nghiệp / Lưu Mỹ Hà. |
| 260Publication, distribution, etc. (imprint) | TPHCM : HUFLIT, 2022 |
| 300Physical description | 98 trang : Minh họa ; 21x30cm |
| 490Series statement | Khóa luận tốt nghiệp. Ngành: Công nghệ thông tin |
| 500General note | Bộ Giáo dục và Đào tạo. Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP.HCM. Khoa Công nghệ thông tin |
| 520Summary, etc. | Deep learning được phát triển rất mạnh mẽ trong những năm gần đây. Thông thường các nhà nghiên cứu tập trung vào tạo ra các mô hình deep learning ngày một tốt hơn để cạnh tranh với các mô hình trước đây. Tuy nhiên việc triển khai được các mô hình deep learning trong thực tế cũng gặp khá nhiều khó khăn, ví dụ như làm thể nào lưu trữ, truy xuất, tính toán trên tập features do các mô hình deep learning học được. Các database dựa trên mô hình quan hệ, mô hình hướng đối tượng, mô hình đồ thị, ... không thể sử dụng lưu trữ tập features của deep learning. Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu các công nghệ hiện đại giúp triển khai được mô hình deep learning, cụ thể là triển khải được nhận diện khuôn mặt trong thực tế. |
| 650Subject added entry – topical term | Nhận dạng khuôn mặt,--Công nghệ cao |
| 700Added entry – personal name | Tôn, Quang Toại, ThS, Giảng viên hướng dẫn |
| 852Location | Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) 101002016 |
| 999Collection | Undergraduate theses |
=001 79676=005 20260813140303.000=008 141226=040 ##$aHUFLITLIB=041 0#$avie=044 ##$avm=082 04$a006.3 $bL566H=100 1#$aLưu, Mỹ Hà, $g18DH110359=242 10$aBuilding a facial recognition system : $bGraduation thesis / $cLuu My Ha.=245 10$aXây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt : $bKhóa luận tốt nghiệp / $cLưu Mỹ Hà.=260 ##$aTPHCM : $bHUFLIT, $c2022=300 ##$a98 trang : $bMinh họa ; $c21x30cm=490 ##$aKhóa luận tốt nghiệp. Ngành: Công nghệ thông tin=500 ##$aBộ Giáo dục và Đào tạo. Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP.HCM. Khoa Công nghệ thông tin=520 ##$aDeep learning được phát triển rất mạnh mẽ trong những năm gần đây. Thông thường các nhà nghiên cứu tập trung vào tạo ra các mô hình deep learning ngày một tốt hơn để cạnh tranh với các mô hình trước đây. Tuy nhiên việc triển khai được các mô hình deep learning trong thực tế cũng gặp khá nhiều khó khăn, ví dụ như làm thể nào lưu trữ, truy xuất, tính toán trên tập features do các mô hình deep learning học được. Các database dựa trên mô hình quan hệ, mô hình hướng đối tượng, mô hình đồ thị, ... không thể sử dụng lưu trữ tập features của deep learning. Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu các công nghệ hiện đại giúp triển khai được mô hình deep learning, cụ thể là triển khải được nhận diện khuôn mặt trong thực tế.=650 #4$aNhận dạng khuôn mặt, $zCông nghệ cao=700 1#$aTôn, Quang Toại, $cThS, $eGiảng viên hướng dẫn=721 ##$aCông nghệ thông tin=722 ##$aKhóa luận tốt nghiệp=841 ##$bKho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án $j101002016=852 ##$bKho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) $j101002016=LDR 02273nam a2200325 45e0