以關係類神經網路與嵌入式平台為基礎實作人臉辨識之研究
dc.contributor | 黃文吉 | zh_TW |
dc.contributor | Hwang, Wen-Jyi | en_US |
dc.contributor.author | 蔡佳韋 | zh_TW |
dc.contributor.author | Cai, Jia-Wei | en_US |
dc.date.accessioned | 2022-06-08T02:43:30Z | |
dc.date.available | 2021-08-25 | |
dc.date.available | 2022-06-08T02:43:30Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | 隨著科技的日新月異,使得人工智慧逐漸融入我們的生活,人工智慧的應用層面相當的廣泛,許多應用上都能看到它的影子,包括車牌辨識、股票預測分析、AOI 瑕疵檢測、推薦系統、聊天機器人等等,以及本論文的核心-人臉辨識都是常見的應用。 傳統的 Convolutional Neural Network 對於分類問題具有相當好的辨識力,但 是僅限於已知類別,對於未知類別是無法應對的,Convolutional Neural Network 會將其納入已知類別分數最高的一類。為了解決分類限制的問題,我們以 Relation Neural Network 的架構來做為主要開發的演算法則,由於它可以透過度量學習來 判斷影像與影像標的之間的相似度距離分數,透過設立門檻值來依據相似度分數 的高低,判定是已知類別或是未知類別。 在本論文中,每位已知者都共享相同的 Autoencoder 特徵擷取網路,並且有 屬於自己的打分數網路,不會因為一個人的加入或退出而影響整個網路導致需要 重新訓練,在管理層面相當有彈性。此外,為了增加系統的實用性,我們將類神 經網路整合至 Android App 專案,使其可以運行在低成本且輕量化的嵌入式平台, 在保持著與原有準確度及速度的情況之下,達到邊緣運算的成效。 | zh_TW |
dc.description.abstract | none | en_US |
dc.description.sponsorship | 資訊工程學系 | zh_TW |
dc.identifier | 60847020S-40025 | |
dc.identifier.uri | https://etds.lib.ntnu.edu.tw/thesis/detail/e3c97baf853d453a59fde37c42da7c2f/ | |
dc.identifier.uri | http://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/117317 | |
dc.language | 中文 | |
dc.subject | 人臉辨識 | zh_TW |
dc.subject | 嵌入式平台 | zh_TW |
dc.subject | 邊緣運算 | zh_TW |
dc.subject | Relation Neural Network | en_US |
dc.subject | Autoencoder | en_US |
dc.subject | Android | en_US |
dc.title | 以關係類神經網路與嵌入式平台為基礎實作人臉辨識之研究 | zh_TW |
dc.title | Face Recognition Based on Relation Neural Networks and Embedded Systems | en_US |
dc.type | 學術論文 |
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- 學術論文