- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Chương trình đào tạo (13)
- Công nghệ may (423)
- Công nghệ sợi, dệt (295)
- Thiết kế thời trang (382)
- Thiết kế đồ họa (12)
- Marketing (866)
- Thương mại điện tử (344)
- Kế toán (1295)
- Quản trị kinh doanh (80)
- Quản lý công nghiệp (847)
- Công nghệ kỹ thuật cơ khí (1362)
- Công nghệ KT điện, điện tử (1265)
- Tài chính ngân hàng (1333)
- Tin học (1003)
- Ngoại ngữ (626)
- Giáo dục đại cương (580)
- Video Dệt may - Thời Trang (104)
- Tài liệu tham khảo khác (1488)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: phuong phap sinh trac hoc
Kết quả 1-1 trong khoảng 1
-
Một phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên mạng nơron tích chập
Bài viết này đề xuất một thiết kế mô hình mạng nơron CNN với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả phân lớp. Các thử nghiệm đánh giá mô hình trên hai tập dữ liệu khá thông dụng là AT&T và Yale đã cho những kết quả khả quan và tiềm năng ứng dụng.
20 p hict 26/06/2020 381 2
Từ khóa: Mạng nơron tích chập, Nhận dạng khuôn mặt, Tiềm năng ứng dụng, Công nghệ DeepFace, Phương pháp sinh trắc học
Đăng nhập
Phát triển bởi Thư viện số
