fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การรับรู้การแสดงความรู้สึกผ่านใบหน้าด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกแบบผสมผสาน : การแสดงออกทางใบหน้าเป็นวิธีการแสดงออกทางอารมณ์ของบุคคลที่พบเห็นได้มากที่สุด มนุษย์จึงพยายามที่จะทำความเข้าใจสถานภาพทางอารมณ์ของบุคคลอื่นด้วยการสังเกตพฤติกรรม การแสดงออกทางสีหน้าของพวกเขา แต่ทว่า วิธีการดังกล่าวนั้นมีข้อจำกัดอยู่ที่ขีดความสามารถใน การสังเกตของบุคคล และรวมถึงความเป็นส่วนตัวของคู่สนทนาของบุคคลดังกล่าวด้วย ดังนั้นแล้ว ระบบการู้จำการแสดงออกทางใบหน้าจึงได้ถูกพัฒนาขึ้นโดยใช้หลักการของโครงข่ายประสาทเทียม แบบ Convolution (Convolutional Neural Network; CNN) โดยที่แนวทางที่มีแนวโน้มความ เป็นไปได้ในการนำมาใช้งานจริงมากที่สุด ก็คือการนำแบบจำลองมาตรฐานที่ได้รับยอมรับในระดับ สากล เช่น โครงข่าย Inception Net, ResNet และ VGG มาใช้งานในแต่ละปัญหาที่เหมาะสมกับรูปแบบ โครงสร้างของแบบจำลองแต่ละชนิด และนอกจากแบบจำลองเหล่านี้แล้ว ก็ยังมีอีกแบบจำลองอีก หนึ่งชนิด ที่มีโครงสร้างที่เรียบง่ายกว่าแบบจำลองมาตรฐานที่ได้กล่าวถึงในข้างต้น ซึ่งก็คือแบบจำลอง Autoencoder รูปแบบ Convolution (Convolutional Autoencoder; CAE) ที่มีความสามารถใน การกำจัดสัญญาณรบกวนออกไปจากข้อมูลนำเข้า (Input Data) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แนวคิดของ แบบจำลอง Autoencoder นี้ก็ได้ถูกนำไปพัฒนาต่อให้กลายเป็นแบบจำลองที่มีความซับซ้อนมากขึ้น นั่นก็คือ แบบจำลอง U-Net เพื่อนำมาใช้งานในปัญหาการแบ่งส่วนของรูปภาพ (Image Segmentation) ได้อย่างมี ในรายงานการวิจัยฉบับนี้ แบบจำลองการเรียบรู้เชิงลึกแบบผสมผสานได้ถูกพัฒนาขึ้น จาก การผสมกันระหว่าง CNN และ CAE โดยใช้คุณสมบัติเด่น จากแบบจำลองมาตรฐานที่ได้กล่าวมาทั้งหมด แบจำลองผสมที่ได้จากการรวมกันของ 2 แบบจำลองนี้ได้ถูกนำมาใช้ในการพยากรณ์สถานภาพทางอารมณ์ ของมนุษย์ ซึ่งให้ผลลัพ
ผู้แต่ง
พาสุข ภัทรสุขสิโรตม์
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MET) 2021
เลขหน้า
166
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีวิศวกรรม--วิทยานิพนธ์
หัวเรื่อง
อัลกอริทึม
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีวิศวกรรม--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text