Từ khóa
CNN, FER, ResNet. CNN, FER, ResNet.
Cách trích dẫn
HỒ THỊ HƯƠNG , T., & NGUYỄN KIM, A. (2022). NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG BIỂU CẢM KHUÔN MẶT BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU SỬ DỤNG KIẾN TRÚC RESNET. Tạp Chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 64(64), 41–45. Truy vấn từ https://jmst.vimaru.edu.vn/index.php/tckhcnhh/article/view/132
Tóm tắt
Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt là phương pháp chính cho các ý định xử lý phi ngôn ngữ. Nghiên cứu nhận dạng biểu cảm khuôn mặt đã và đang được quan tâm nghiên cứu và ứng dụng ở nhiều nơi trên thế giới. Do đó trong bài báo này tập trung vào bài toán nhận dạng biểu cảm khuôn mặt bằng phương pháp học sâu sử dụng kiến trúc mạng ResNet101. Độ tin cậy của mô hình được đánh giá dựa trên tập dữ liệu mẫu có sẵn FER2013 cho tỷ lệ nhận dạng cao nhất là 71,22%. Từ phân tích chi tiết độ chính xác từng loại biểu cảm nhóm tác giả đưa ra giải pháp đề xuất ba nhóm biểu cảm chính để xây dựng chương trình đánh giá chất lượng dịch vụ với ba mức độ: hài lòng, bình thường và không hài lòng.