人臉辨識系統特徵擷取之研究
| dc.contributor | 黃文吉 | zh_TW |
| dc.contributor | Hwang, Wen-Jyi | en_US |
| dc.contributor.author | 彭涵芸 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Peng, Han-Yun | en_US |
| dc.date.accessioned | 2022-06-08T02:43:32Z | |
| dc.date.available | 2021-09-01 | |
| dc.date.available | 2022-06-08T02:43:32Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | 近年來人工智慧蓬勃發展，應用在眾多領域當中，因此使用生物特徵進行驗證也越來越普遍，通常會利用生物特徵的唯一性來區分生物個體，而人臉辨識是其中的一種方式。人臉辨識有三個步驟，人臉偵測、特徵擷取、人臉識別。在人臉辨識系統中，特徵擷取為重要的一環，有較佳的特徵，可以幫助系統後續的學習與歸納。特徵學習可分為兩類，監督式特徵學習和無監督式特徵學習，兩種方式各有優缺點。特徵擷取後很難評判選取的好壞，所以希望使用一些視覺化與數據分析的方式，來輔助我們判斷特徵的優劣。人臉辨識系統需要使用當地的資料集，所以在網路上收集亞洲人臉，用來豐富系統的資料集。在視覺化的部分使用Gradient-weighted Class Activation Mapping來觀察類神經網路關注的地方，進而了解擷取的特徵是否為人臉五官。在數據分析的部分使用影像相似度的方法，來觀察與分析特徵擷取結果的好壞。本論文找尋一種驗證機制，來確定無監督式特徵學習中的Autoencoder是否擷取到人臉的重要特徵，在利用上述的驗證機制，來驗證使用Autoencoder作為特徵擷取網路，應用於人臉辨識系統中可否有效提升準確度。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | none | en_US |
| dc.description.sponsorship | 資訊工程學系 | zh_TW |
| dc.identifier | 60847042S-40118 | |
| dc.identifier.uri | https://etds.lib.ntnu.edu.tw/thesis/detail/c0d1207decaaf58ecbe3d6d22201017b/ | |
| dc.identifier.uri | http://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/117325 | |
| dc.language | 中文 | |
| dc.subject | 類神經網路 | zh_TW |
| dc.subject | 人臉辨識 | zh_TW |
| dc.subject | Autoencoder | zh_TW |
| dc.subject | none | en_US |
| dc.title | 人臉辨識系統特徵擷取之研究 | zh_TW |
| dc.title | Feature Extraction for Face Recognition Systems | en_US |
| dc.type | 學術論文 |
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