Đề tài nghiên cứu hướng đến việc xây dựng mô hình huấn luyện và triển khai mô hình trên nền tảng Web , cho phép nhận diện khuôn mặt từ các ảnh thư viện, từ ảnh chụp và nhận diện thời gian thực (realtime), dự đoán tên của sinh viên với tốc độ nhận diện và độ chính xác cao và đưa ra thông tin của sinh viên đó.

Trước đây, lưu ý đầu tiên của bác sĩ chỉnh nha khi chỉ định phẫu thuật chỉnh hình xương hàm (PTCHXH) là đưa về tương quan xương và khớp cắn hạng I. Nghiên cứu này nhằm phân tích đặc điểm mô mềm khuôn mặt trước và sau phẫu thuật chỉnh hình xương hàm ở các trường hợp sai hình xương hàm hạng II bằng công nghệ quét khuôn mặt 3 chiều.

Nghiên cứu này nhằm đánh giá độ chính xác của hình ảnh khuôn mặt được tái dựng từ máy quét khuôn mặt, một công nghệ ngày càng phổ biến trong lĩnh vực răng hàm mặt. Sử dụng mô hình sọ mặt người được tái tạo bằng silicone, chúng tôi đã thực hiện 10 lần quét bằng máy quét khuôn mặt và 1 lần chụp CBCT để so sánh.

Bài viết này sẽ trình bày về hệ thống sử dụng Tesseract OCR để nhận dạng thông tin, mô hình nhận dạng khuôn mặt và phát hiện dấu vân tay để chấp nhận bệnh nhân. Ngoài ra, bài báo cũng giới thiệu một hệ thống quản lý số lượng cho bác sĩ và bệnh nhân, chức năng lập lịch hẹn và khả năng đo độ bão hòa oxy trong máu (SpO2), nhiệt độ cơ thể và nhịp tim.

Luận văn "Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning" nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh mặt dựa trên đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients); nghiên cứu thuật toán giám sát SVM (Support Vector Machine); nghiên cứu thư viện mã nguồn mở OpenCV; nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Dlib  Nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Tensorflow và Keras; nghiên cứu kiến trúc mạng CNN VGG16; nghiên cứu áp dụng hàm Triplet Loss của mạng Deep Learning cho bài toán nhận dạng mặt.

Trong bài viết trình bày việc sử dụng một nền tảng phần mềm làm việc với máy tính lượng tử (Qiskit) để nghiên cứu về nhận diện biểu cảm khuôn mặt bằng máy học lượng tử. Chúng tôi triển khai bộ phân loại lượng tử có giám sát và xây dựng mạch lượng tử để nhận diện hai biểu cảm khuôn mặt “HAPPY” và “SAD” trên máy tính lượng tử.

Bài viết trình bày một mô hình nhận dạng cảm xúc khuôn mặt hiệu quả và đơn giản dựa trên công nghệ học sâu. Việc nhận dạng cảm xúc khuôn mặt được thực hiện một cách tự động và chính xác, qua đó có thể rút ngắn thời gian thực hiện và tăng hiệu suất công việc.

Nghiên cứu này áp dụng ConvNext V2 cho bài toán FER với việc điều chỉnh các tham số kiến trúc để đánh giá tác động của chúng trên dữ liệu thực tế của FER từ RAF DB. Kết quả thử nghiệm cho thấy những yếu tố kiến trúc của ConvNext V2 tác động đến độ phức tạp của mô hình và chất lượng nhận dạng cho FER, cung cấp những phân tích ý nghĩa để làm rõ những vận dụng điểm mạnh của mô hình kiến trúc ViTs và kết hợp với các kiến trúc CNN truyền thống nhằm tăng thêm hiệu quả cho mô hình ứng dụng.

Bài viết này trình bày sự thiết kế và điều khiển một mô hình robot thông minh phục vụ thư viện, ở đó các công nghệ tiên tiến nhất sẽ được kết hợp một cách rất hợp lý để tạo ra trải nghiệm tốt hơn và đáp ứng được nhu cầu vận hành hiệu quả trong thư viện cho người sử dụng.

Luận văn "Nhận dạng khuôn mặt sử dụng mạng nơron trong ngôi nhà thông minh" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu, thử nghiệm phương pháp nhận dạng mặt người sử dụng mạng nơron nhớ liên kết hai chiều BAM. Qua đó, so sánh kết quả đạt được, đánh giá độ chính xác của phương pháp.

Bài giảng Tạo hình đường viền khuôn mặt bằng tiêm thẩm mỹ do PGS.TS.BS. Lê Ngọc Diệp biên soạn gồm các nội dung: Tỷ lệ vàng khuôn mặt; Cách đo tỷ lệ vàng khuôn mặt; Quan niệm khuôn mặt đẹp Á vs Âu; Tỷ lệ vàng trên khuôn mặt Á Đông; Xóa nếp nhăn và tạo hình khuôn mặt bằng tiêm botulinum toxin; Kỹ thuật tiêm botox thon gọn hàm; Ưu điểm độn cằm bằng tiêm filler;...

Lệch lạc khớp cắn chiếm ảnh hưởng xấu đến sức khỏe, chất lượng cuộc sống, tâm lý. Bệnh nhân trưởng thành bị lệch lạc khớp cắn do xương nặng cần điều trị bằng chỉnh nha kết hợp phẫu thuật để đạt được kết quả tốt về chức năng, thẩm mỹ. Bài viết trình bày ứng dụng chỉ số khuôn mặt hài hòa người Kinh Việt Nam trong phẫu thuật chỉnh hình xương hàm – 3D.

Bài viết trình bày đánh giá tương quan mô cứng và mô mềm của người Kinh độ tuổi 18-25 bằng phương pháp đo trên phim mặt nghiêng từ xa kỹ thuật số. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên phim sọ nghiêng của 734 đối tượng dân tộc Kinh tại Hà Nội và Bình Dương.

Mục tiêu của bài viết này là cung cấp những hiểu biết về cách mà trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng trong lĩnh vực du lịch. Bài viết giới thiệu các công nghệ mới của trí tuệ nhân tạo được áp dụng bao gồm công nghệ nhận dạng khuôn mặt, công nghệ thực tế ảo, Chatbot, Robot, Google Maps và trình dịch ngôn ngữ. Từ đó, tác giả nêu ra những thách thức và tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tương lai.

Xã hội càng văn minh, vẻ đẹp càng được đánh giá như một tiêu chuẩn quan trọng của con người. Hiện nay hình thái học khuôn mặt nói chung và đặc biệt là các hình dạng mắt nói riêng đã được áp dụng rất nhiều trong thực hành lâm sàng, đặc biệt trong các phẫu thuật chỉnh hình sau chấn thương, điều trị các dị tật bẩm sinh, phẫu thuật thẩm mỹ.v.v. Bài viết trình bày xác định tỷ lệ các dạng mũi của người Khmer tại các Trường Dân tộc nội trú trong Tỉnh trà Vinh và Trường Đại học Trà Vinh.

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả ứng dụng thuật toán FaceNet kết hợp với mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm (Multi-task Cascaded Convolutional Networks – MTCNN) để phát hiện và xác định khuôn mặt trong hệ thống chấm công.

Mục tiêu chính của nhóm là phát triển một mô hình hệ thống khóa cửa an toàn và hiện đại, không cần sử dụng chìa khóa mà thay vào đó sử dụng công nghệ sinh trắc học. Nhóm tập trung vào nghiên cứu và thiết kế hệ thống khóa cửa thông minh sử dụng nhận diện khuôn mặt để đảm bảo tính bảo mật cao.

Mục tiêu của Luận án "Một số kỹ thuật nhận dạng biểu hiện khuôn mặt phục vụ đánh giá sự tập trung của người học" là nghiên cứu bài toán đánh giá sự tập trung của người học. Từ đó, đưa ra một số vấn đề đánh giá có thể giải quyết thông qua hình ảnh dựa vào các kỹ thuật nhận dạng biểu cảm khuôn mặt, thừa kế các kết quả hiện có và cải tiến chúng nhằm nâng cao chất lượng cho bài toán đánh giá.

Mục tiêu của Luận án "Một số kỹ thuật nhận dạng biểu hiện khuôn mặt phục vụ đánh giá sự tập trung của người học" là nghiên cứu bài toán đánh giá sự tập trung của người học. Từ đó, đưa ra một số vấn đề đánh giá có thể giải quyết thông qua hình ảnh dựa vào các kỹ thuật nhận dạng biểu cảm khuôn mặt, thừa kế các kết quả hiện có và cải tiến chúng nhằm nâng cao chất lượng cho bài toán đánh giá.

Đề tài hướng đến mục tiêu tìm hiểu về mô hình mạng nơ-ron tích chập từ đó xây dựng và huấn luyện mô hình mạng CNN để kiểm tra tính hiệu quả trong việc nhận dạng cảm xúc. Với kết quả đạt được em sẽ tiến hành xây dựng một hệ thống nhận dạng 7 loại cảm xúc thông qua khuôn mặt gồm có: vui vẻ (happy), buồn (sad), sợ hãi (scared), giận dữ (angry), ngạc nhiên (surprised), khó chịu (disgust) và bình thường (neutral).