Tóm tắt: Nhận dạng khuôn mặt là vấn đề đang được quan tâm và phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực nhận dạng mẫu gần 2 thập kỉ qua. Nhiều hướng tiếp cận, nhiều phương pháp khác nhau đã được nghiên cứu và đề xuất, tuy nhiên vẫn còn nhiều khó khăn, thách thức đặt ra đối với bài toán nhận dạng khuôn mặt, đặc biệt là vấn đề về hiệu suất nhận dạng và thiết kế hệ thống. Do vậy, nhằm nâng cao hiệu suất nhận dạng, trong khoá luận này đã đề xuất phương pháp nhận diện khuôn mặt bằng cách kết hợp sử dụng phương pháp phân tích thành chính (PCA – Principal Component Analysis) và mạng nơ-ron nhân tạo. Khoá luận giới thiệu một cách khái quát về các khái niệm và nội dung các phương pháp nhận diện khuôn mặt. Tiếp đến trình bày việc thiết kế và thực hiện một phần cứng sử dụng phương pháp đã đề xuất. Hệ thống được mô hình hoá bằng ngôn ngữ mô tả phần cứng VHDL, tiến hành mô phỏng dựa trên cơ sở dữ liệu ORL của AT&T. Kết quả mô phỏng được phân tích để đánh giá hiệu suất nhận dạng và tính ổn định của hệ thống. Qua thực nghiệm cho thấy hệ thống có hiệu suất nhận dạng cao, tỉ lệ nhận diện chính xác đạt 89.75%.
{KLTN} THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN CỨNG CỦA MỘT MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO CHO ỨNG DỤNG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT
Share this content
