tailieunhanh - Ứng dụng Teachable Machine trong nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực

Bài viết Ứng dụng Teachable Machine trong nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực tập trung vào vấn đề thu thập dữ liệu từ các đối tượng khác nhau, từ đó sử dụng công cụ Teachcble Machine để xây dựng mô hình, và sau đó sẽ tiến hành nhận diện người trong thời gian thực thông qua camera. Sau 2 lần training mô hình, độ chính xác (accuracy) của mô hình đã đạt tới 100%. | P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 SCIENCE - TECHNOLOGY ỨNG DỤNG TEACHABLE MACHINE TRONG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT THEO THỜI GIAN THỰC APPLICATION OF TEACHABLE MACHINE IN REAL-TIME FACE RECOGNITION Trần Sinh Biên1 Đỗ Thị Chang1 DOI https TÓM TẮT 1. GIỚI THIỆU Ngày nay AI Artificial Intelligence và ML Machine Learning là hai trong Học máy Machine learning ngày càng phổ biến trong những lĩnh vực ứng dụng hứa hẹn nhất trên thế giới. Tuy nhiên với một người cuộc sống hàng ngày cung cấp các xử lý vượt trội trong không chuyên công nghệ thông tin rất khó để họ có thể tiếp cận và ứng dụng AI dịch thuật phiên âm giọng nói và hơn thế nữa. Tuy nhiên hay ML vào trong các nghiên cứu của mình. Để khắc phục vấn đề này tác giả xin với những đối tượng chưa có nhiều trải nghiệm trong lĩnh đề cập tới một công cụ do Google phát hành có tên Teachable Machine vực công nghệ mới này thậm chí là với những nhà nghiên Teachable Machine sẽ giúp chúng ta có được những trải nghiệm cơ bản nhất về cứu nhà khoa học không có thế mạnh về mảng công nghệ trí thông minh nhân tạo AI . Teachable Machines được xây dựng dựa trên mạng thông tin thì việc tạo ra một mô hình hoàn chỉnh cho nơ-ron tích chập CNN - Convolutional neural networks - một trong những mô những dự án của họ còn gặp rất nhiều khó khăn. Với vô vàn hình Deep Learning tiên tiến nó giúp cho chúng ta xây dựng được những hệ các kiến thức chuyên sâu sự phát triển trong các thuật toán thống thông minh với độ chính xác cao. Trong phạm vi bài báo này tác giả cũng hiện đại cũng như khả năng tác động tới xã hội của ML thì sẽ xây dựng một mô hình máy học dựa trên công cụ Teachable Machine nhằm điều cần thiết là cần cho phép những người ở nhiều lĩnh xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt trong thời gian thực. Bài báo sẽ tập vực nghiên cứu khác-những người chưa biết nhiều về cách trung vào vấn đề thu thập dữ liệu từ các đối tượng khác nhau từ đó sử dụng công thức hoạt động và không có khả năng tạo ra mô hình của cụ Teachcble