Hệ thống điểm danh học sinh thông qua nhận dạng đầu học sinh kết hợp theo vết chuyển động trong video

Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Ngoại Ngữ-Tin Học Thành Phố Hồ Chí Minh Lê Thái Tú Tiền Hệ Thống Điểm Danh Học Sinh Thông Qua Nhận Dạng Đầu Học Sinh Kết Hợp Theo Vết Chuyển Động Trong Video Luận Văn Thạc Sĩ Ngành: Công ...

2.4.4 Tổng kết 49 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN 50 Phát hiện vùng đầu học sinh trong ảnh 51 Theo vết chuyển động 57 Tính vị trí tâm trung bình vùng đầu từng học sinh 60 Điểm danh học sinh trong lớp học 61 KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 64 Môi ...

Sử dụng để tính toán cho quá trình phân loại là tính toán của vector mô tả. Sau khi gán kích thước và vị trí của các bộ phận, dữ liệu đào tạo tương ứng được trích xuất cho mọi phần từ tập huấn luyện và đào tạo các mô hình ...

Học không có giám sát: không có phản hồi từ môi trường để chỉ ra rằng đầu ra của mạng là đúng. Mạng sẽ phải khám phá các đặc trưng, các điều chỉnh, các mối tương quan, hay các lớp trong dữ liệu vào một cách tự động. Trong ...

Nơ-ron lớp ẩn (Đầu ra của sơ đồ đặc trưng) Đơn vị max-pooling Hình 2.8 Lớp tổng hợp trong CNN Lưu ý rằng bởi vì có 24 × 24 nơ-ron đầu ra từ các lớp tích chập, sau khi pooling sẽ có 12 × 12 nơ-ron. Lớp tích chập thường có nhiều hơn ...

Từ một tập các vùng ảnh đồng màu S , đối tượng cần tìm được xác định như một tập con 𝑺 ∗ theo công thức (2.15). 𝑺 ∗ = 𝒂𝒓𝒈 𝒎𝒂𝒙 𝒛∈𝒔 𝝆(𝒁|𝑶) (2.15) Với 𝝆(𝒁|𝑶) = 𝝆(𝑪 𝒛 |𝑶)𝝆(𝑺 𝒛 |𝑶) ...

2.4.4 Tổng kết Đây là một thuật toán hiệu quả cho việc theo vết lâu dài. Phương pháp này học những bộ lọc tương quan khác nhau để ước lượng sự thay đổi về mặt biến dạng và kích thước của những vật thể mục tiêu một cách ...

THEN giatri = 1; ENDIF ENDIF ENDFOR Theo vết chuyển động Giai đoạn theo vết chuyển động của từng đầu học sinh trong video sau khi có kết quả tìm được tập các vùng đầu của học sinh trong lớp học 𝐷 𝑑𝑎𝑢 . Thực hiện thuật toán theo ...

TT TÊN VIDEO TÊN LỚP NGÀY BUỔI SĨ SỐ 13 M13 TĐC33 17-04-2018 Chiều 30 14 M14 TĐC33 17-04-2018 Chiều 30 15 M15 TĐC33 17-04-2018 Chiều 30 16 M16 TĐC33-3N 21-04-2018 Sáng 29 17 M17 TĐC33-3N 21-04-2018 Sáng 30 18 M18 TĐC33-3N 21-04-2018 Sáng 30 19 M19 TĐC34A 23-04-2018 Sáng ...

Trang 73 / 90 Biểu đồ 4.2 Độ chính xác bài toán điểm danh phân nhóm theo phòng 102 100 98 96 94 92 90 PHÁT HIỆN THEO VẾT ĐIỂM DANH 88 86 84 82 P.301 P.302 P.303 P.304 P.305 P.307 P.401 P.402 P.403 P.405 P.504 Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin Lê Thái Tú ...

Hình 4.6. Hình frame thứ 91 của lớp TCB33-3N Hình 4.7. Hình frame thứ 99 của lớp TCB33-3N. - Video lớp TNT33, trong hình 4.8 là frame thứ 27, bắt đầu quá trình theo vết chuyển động vùng đầu của học sinh ngồi phía trong của dãy bàn thứ nhất bên ...

Anh ngữ: [8] A. A. Shafie, Fadhlan Hafiz and M. H. Ali, Motion Detection Techniques Using Optical Flow , World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Electrical and Computer Engineering Vol:3, No:8, 2009. [9] Adam Geitgey, Deep Learning and Convolutional Neural ...