Thông tin ấn phẩm
Nhận dạng khuôn mặt dựa trên phương pháp học sâu của mạng Nơron và ứng dụng định danh cán bộ, giảng viên tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Mã số MHN2019-26 : Báo cáo Tổng kết Đề tài Khoa học và công nghệ cấp Trường /
Tác giả: Dương, Thăng Long, ThS. Trần Tiến Dũng, ThS. Dương Chí Bằng, ThS. Lâm Văn Ân, ThS. Nguyễn Văn Thành, ThS. Vương Thu Trang,
Nhà xuất bản
Trường Đại học Mở Hà NộiNăm xuất bản
2019Lần xuất bản
Đang cập nhậtNgôn ngữ
Tiếng ViệtTóm tắt
Tại Trường Đại học Mở Hà Nội hiện nay đã được trang bị hệ thống camera an ninh để ghi lại hình ảnh (dưới dạng video) ở các vị trí quan trọng và tại hai cổng vào/ra cơ quan. Hệ thống dữ liệu video của các camera này được lưu trữ trực tuyến là nguồn dữ l
Đầu mục
Danh sách các kho đang có sẵn ấn phẩm
| Nơi lưu trữ | Có sẵn |
|---|---|
| Kho Kết quả NCKH | 1 |
Marc
Thông tin ấn phẩm theo chuẩn MARC 21
002 9
004 AC21F42C-A825-424B-A613-3E7B098A8F40
005 202009010851
008 081223s2019||||vm|#################vie#d
009 1 0
039 ## $a20200831185134 $bdtmkhue $c20200831021207 $ddtmkhue $y20200831015124 $zdtmkhue
082 ## $a000 $bDU-L
100 $aDương, Thăng Long
245 ## $aNhận dạng khuôn mặt dựa trên phương pháp học sâu của mạng Nơron và ứng dụng định danh cán bộ, giảng viên tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Mã số MHN2019-26 : $bBáo cáo Tổng kết Đề tài Khoa học và công nghệ cấp Trường / $cTS. Dương Thăng Long
260 ## $aH. : $bTrường Đại học Mở Hà Nội, $c2019
300 ## $a67 tr. ; $cA4
520 ## $aTại Trường Đại học Mở Hà Nội hiện nay đã được trang bị hệ thống camera an ninh để ghi lại hình ảnh (dưới dạng video) ở các vị trí quan trọng và tại hai cổng vào/ra cơ quan. Hệ thống dữ liệu video của các camera này được lưu trữ trực tuyến là nguồn dữ liệu quan trọng để xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ cho huấn luyện mô hình mạng nơron. Hơn nữa, việc giám sát vào ra cổng cơ quan làm việc nhằm đảm bảo an ninh, an toàn là rất cần thiết, không chỉ với Trường ĐH Mở HN mà còn ở bất kỳ cơ quan nào khác. Mặt khác, việc ghi nhận vào ra cơ quan của cán bộ, giảng viên giúp cho sự tự giác của mọi người trong việc đến cơ quan sẽ trở nên tốt hơn. Trong bài đề tài này, chúng tôi nghiên cứu phát triển một hệ thống xác thực, định danh và giám sát cá nhân con người. Phương pháp tiếp cận của chúng tôi sử dụng những tiến bộ gần đây trong nhận dạng khuôn mặt dựa trên mạng nơron sâu (CNN) và tích hợp hệ thống xác thực này với hệ thống camera hiện nay của Nhà trường nhằm đảm bảo an ninh của cơ quan và ghi nhận thời gian có mặt ở cơ quan hỗ trợ một phần tổng hợp, đánh giá quá trình làm việc của cán bộ, nhân viên.
653 ## $aCán bộ
653 ## $aGiảng viên
653 ## $aNhận dạng khuôn mặt
653 ## $aPhương pháp học sâu của mạng Nơron
653 ## $aỨng dụng định danh
653 ## $aTrường Đại học Mở Hà Nội
700 $aThS. Trần Tiến Dũng
700 $aThS. Dương Chí Bằng
700 $aThS. Lâm Văn Ân
700 $aThS. Nguyễn Văn Thành
700 $aThS. Vương Thu Trang
852 ## $a01 $bKho Kết quả NCKH $j(1): 01700054
856 1# $uhttp://thuvien.hou.edu.vn/houkiposdata2/nghiencuukhoahoc/2019/000/duongthanglong/duongthanglong_01thumbimage.jpg
890 ## $a1 $c1