Khóa luận tốt nghiệp
Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt : Khóa luận tốt nghiệp
Lưu, Mỹ Hà, Tôn, Quang Toại · TPHCM : HUFLIT, 2022
- Nhà xuất bản
- TPHCM : HUFLIT, 2022
- Mô tả vật lý
- 98 trang
- Phân loại Dewey
- 006.3
- Ngôn ngữ
- Tiếng Việt
Tình trạng theo từng kho
| Kho & vị trí | Số bản | Đặt online |
|---|---|---|
| Sư Vạn Hạnh — Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) | Còn 1 trên 1 bản | Được |
Thông tin biên mục
| Thông tin | Chi tiết |
|---|---|
| 001Số kiểm soát | 79676 |
| 005Ngày và thời gian giao dịch lần cuối với biểu ghi | 13/08/2026 · 14:03 |
| 008Các yếu tố dữ liệu có độ dài cố định | 141226 |
| 040Cơ quan tạo biểu ghi biên mục gốc | HUFLITLIB |
| 041Mã ngôn ngữ | vie |
| 044Mã nước xuất bản/sản xuất | vm |
| 082Ký hiệu xếp giá theo phân loại thập phân dewey | 006.3 L566H |
| 100Tiêu đề chính - Tên cá nhân | Lưu, Mỹ Hà, 18DH110359 |
| 242Nhan đề dịch bởi cơ quan biên mục | Building a facial recognition system : Graduation thesis / Luu My Ha. |
| 245Nhan đề chính | Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt : Khóa luận tốt nghiệp / Lưu Mỹ Hà. |
| 260Địa chỉ xuất bản, phát hành... (in ấn) | TPHCM : HUFLIT, 2022 |
| 300Mô tả vật lý | 98 trang : Minh họa ; 21x30cm |
| 490Thông tin tùng thư | Khóa luận tốt nghiệp. Ngành: Công nghệ thông tin |
| 500Phụ chú chung | Bộ Giáo dục và Đào tạo. Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP.HCM. Khoa Công nghệ thông tin |
| 520Tóm tắt/chú giải | 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. |
| 650Tiêu đề bổ sung chủ đề - thuật ngữ chủ đề | Nhận dạng khuôn mặt,--Công nghệ cao |
| 700Tiêu đề bổ sung - Tên cá nhân | Tôn, Quang Toại, ThS, Giảng viên hướng dẫn |
| 852Nơi lưu giữ | Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) 101002016 |
| 999Bộ sưu tập | Khóa luận tốt nghiệp |
=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