MỘT MÔ HÌNH DEEP LEARNING HIỆU QUẢ CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG MỐNG MẮT | Trang | TNU Journal of Science and Technology

MỘT MÔ HÌNH DEEP LEARNING HIỆU QUẢ CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG MỐNG MẮT

Thông tin bài báo

Ngày đăng: 31/05/18

Các tác giả

1. Phùng Thị Thu Trang Email to author, Khoa Ngoại ngữ - ĐH Thái Nguyên
2. Ma Thị Hồng Thu, Đại học Tân Trào

Tóm tắt


Bài toán nhận dạng bộ phận của cơ thể người là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực tin sinh học. Chúng có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong lĩnh vực bảo mật. Các đặc điểm sinh trắc học đang được nghiên cứu hiện nay như: vân tay, mống mắt, DNA, giọng nói, dáng người,… Trong đó, mống mắt là một trong những đặc điểm sinh trắc học tốt nhất. Các phương pháp truyền thống thường dựa trên việc so khớp giữa các mống mặt để đưa ra kết luận và chúng rất hiệu quả trong các điều kiện thuận lợi. Tuy nhiên, với các điều kiện bất lợi thì độ chính xác của các phương pháp bị giảm đi đáng kể. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình học sâu dựa trên mạng nơron nhân tạo để nhận diện và phân loại đối tượng dựa trên mống mắt đạt độ chính xác cao trong điều kiện không thuận lợi.


Từ khóa


Học sâu, Mô hình học sâu, Mống mắt, Nhận dạng mống mắt, Mạng nơron

Toàn văn:

PDF

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved