Tìm kiếm

Kết quả Tìm kiếm

• NHẬN DIỆN CẢM XÚC KHUÔN MẶT CỦA TRẺ EM BẰNG MÔ HÌNH HỌC SÂU

  Nguyễn Quỳnh Trang, Phạm Văn Thắng, Nguyễn Trọng kương

  Ngày nhận bài: 13-10-2025 / Ngày duyệt đăng: 12-03-2026 / Ngày xuất bản: 29-04-2026

   Tóm tắt PDF

  Trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến mạnh mẽ và trở thành công cụ hữu ích hỗ trợ giải quyết các bài toán phức tạp trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Nghiên cứu này trình bày ứng dụng của mạng nơron tích chập để nhận diện hình ảnh khuôn mặt cảm xúc của con người. Quá trình tiền xử lý và nhận diện khuôn mặt đã sử dụng mạng nơron tích chập đa nhiệm để phát hiện và và nhận dạng các khuôn mặt. Mạng tích chập đa nhiệm giúp phát hiện đặc trưng khuôn mặt, sau đó để phân loại cảm xúc. Bộ dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm các video lớp học của học sinh mầm non trong độ tuổi từ 3 đến 5 tuổi, được ghi lại trong các tiết học. Những video này cung cấp hình ảnh cảm xúc khuôn mặt của trẻ trong môi trường lớp học để huấn luyện mô hình đào tạo, phát hiện các khuôn mặt trên màn hình và đưa ra kết quả cảm xúc khi nhận diện. Nghiên cứu cho thấy mạng nơron tích chập đạt độ chính xác là 92% trên tập huấn luyện và 95% trên tập kiểm tra. Mạng nơron tích chập đã chứng tỏ khả năng học tốt hơn so với các mạng nơron thông thường cho cùng bài toán.

  DOI: https://doi.org/10.31817/tckhnnvn.2026.24.4.08