Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Ứng dụng LBP-CNN cho bài toán nhận diện cảm xúc mặt người

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin "Ứng dụng LBP-CNN cho bài toán nhận diện cảm xúc mặt người" được hoàn thành với các nội dung chính như các phương pháp phát hiện khuôn mặt người; mạng nơ-ron tích chập; Xác định vị trí khuôn mặt; mô hình CNN với đặc trưng LBP;...Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Ứng dụng LBP-CNN cho bài toán nhận diện cảm xúc mặt người BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI NGỮ - TIN HỌC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN SƠN HÓAỨNG DỤNG LBP-CNN CHO BÀI TOÁN NHẬN DIỆN CẢM XÚC MẶT NGƯỜI LUẬN VĂN THẠC SĨNGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TINMÃ SỐ: 60480201 TP.HỒ CHÍ MINH – Tháng 05 Năm 2019 B GIÁO DỤC BỘ D C VÀ ĐÀO ÀO T TẠO TRƯỜNG NG ĐẠII HỌC H C NGO NGOẠII NG NGỮ- TIN H HỌC THÀNH PHỐ HỒ H CHÍ MINH NGUY NGUYỄN SƠN N HÓA NG DỤNG ỨNG D NG LBP-CNN LBP CNN CHO BÀI TOÁN NH NHẬN DIỆN N CẢM M XÚC MẶ MẶT NGƯ ƯỜI LUẬ ẬN VĂN N TH THẠC CSSĨ NGÀNH: CÔNG NGH NGHỆ THÔNG TIN MÃ SỐ Ố:: 60480201NGƯỜIHƯỚNG DẪN KHOA HỌC:: PGS.TS PH PHẠM M THẾ TH BẢ ẢO HỒ CHÍ MINH – Tháng 05 N TP.HỒ Năm m 2019 LỜI CAM ĐOAN Luận văn này là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, được thực hiện dướisự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Phạm Thế Bảo. Các số liệu, những kết luậnnghiên cứu được trình bày trong luận văn là hoàn toàn trung thực. Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này. Người cam đoan Nguyễn Sơn HóaNguyễn Sơn Hóa Nhận dạng cảm xúc mặt người với LBP-CNN Mục lụcChương 1: Tổng quan ...................................................................................................... 6 1.1 Giới thiệu .................................................................................................................. 6 1.2 Các hướng tiếp cận ................................................................................................... 7 1.3 Khó khăn và thách thức ............................................................................................ 9 1.4 Đề xuất hướng giải quyết ......................................................................................... 9Chương 2: Cơ sở lý thuyết ............................................................................................. 11 2.1 Các phương pháp phát hiện khuôn mặt người........................................................ 11 2.1.1 Hướng tiếp cận dựa trên tri thức ...................................................................... 11 2.1.2 Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu ............................................................. 13 2.1.3 Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo................................................................... 15 2.2 LBP ........................................................................................................................ 19 2.3 Mạng nơ-ron tích chập ........................................................................................... 27 2.3.1 Tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo.................................................................... 27 2.3.2 Mạng nơ-ron tích chập..................................................................................... 28Chương 3: Xây dựng thuật giải ..................................................................................... 32 3.1 Xác định vị trí khuôn mặt ....................................................................................... 32 3.2 Trích đặc trưng LBP ............................................................................................... 34 3.3 Mô hình CNN với đặc trưng LBP .......................................................................... 35Chương 4: Kết quả và hướng phát triển ...................................................................... 37 4.1 Cơ sở dữ liệu........................................................................................................... 37 4.1.1 Cơ sở dữ liệu CK+ ...