ระบบตรวจสอบใบหน้าบุคคลโดยใช้เทคนิคแยกแยะลักษณะพิเศษ

The system detects a person's face by using a local binary pattern histograms

Name: ปิยะวดี พงษ์สวัสดิ์

Organization : มหาวิทยาลัยราชภัฏหมู่บ้านจอมบึง. คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

Email : damrongsin.art@gmail.com

Name: ดำรงศิลป์ ชาวไร่ปราณ

Organization : มหาวิทยาลัยราชภัฏหมู่บ้านจอมบึง. คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

keyword: เทคนิคแยกแยะลักษณะพิเศษ

ThaSH: การรู้จำใบหน้ามนุษย์ (วิทยาการคอมพิวเตอร์)

Abstract: งานวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อพัฒนาระบบตรวจสอบใบหน้าบุคคลโดยใช้เทคนิคแยกแยะ ลักษณะพิเศษ 2) เพื่อหาคุณภาพของระบบตรวจสอบใบหน้าบุคคลโดยใช้เทคนิคแยกแยะลักษณะพิเศษ และ 3) เพื่อศึกษาความพึงพอใจของผู้ใช้ระบบตรวจสอบใบหน้าบุคคลโดยใช้เทคนิคแยกแยะลักษณะพิเศษ กลุ่ม ตัวอย่างที่ใช้ในการวิ จัยครั้งนี้คือ ชาวบ้านในหมู่บ้านหนองมะค่า ตำบลท่าเคย อำเภอสวนผึ้ง จังหวัดราชบุรี จำนวน 30 คน ซึ่งคัดเลือกมาด้วยวิธีการเลือกแบบเจาะจง ( Purposive sampling) เครื่องมือที่ใช้การวิจัย ได้แก่ แบบ ประเมินคุณภาพ แบบสอบถามความพึงพอใจ และระบบตรวจสอบใบหน้าบุคคลฯ โดยได้ทำการทดสอบ วิธีการรู้จำใบหน้าจากเทคนิค Local Binany Pattem Hist ograms เพื่อนำไปใช้กับระบบที่พัฒนาพบว่ามีคว าม ถูกต้องในการระบุตัวตน สูงถึง 83.8 เปอร์เซ็นต์ และนำไปทดลองกับสภาวะความสว่างของแสงไฟ 3 สภาวะ คือ สว่างมาก สว่างน้อย ปิดไฟ จากนั้นได้นำระบบมาประเมินคุณภาพ และประเมินความพึงพอใจกับกลุ่มทดลอง ผลการวิจัยพบว่า คุณภ าพของระบบตรวจสอบใบหน้าบุคคล ฯ ในภาพรวมอยู่ในระดับดี (x = 3.97, S.D. = 0.30) และความพึงพอใจของระบบ โดยรวมอยู่ในระดับมาก (X = 3.83, S.D. = 0.07) แสดงในเห็นว่า ระบบมี ความเหมาะสมสามารถนำไปใช้งานจริงได้ ซึ่งเป็นไปตามสมมุติฐานของการวิจัยที่ตั้งไว้

Abstract: The objectives of this research are 1) to develop a system detects a person's face by using a local binary pattern histograms, 2) to determine the quality of the system detects a person's face by using a local binary pattern histograms, and 3) to study the satisfaction of users of the system detects a person's face by using a local binary pattern histograms. The samples used in this research were the villagers in Nong Makha village consisted of 30 people who were selected using a method purposive sampling. The research tool was the quality assessment form, satisfaction questionnaire and the system detects a person's face. The facial recognition method was tested using the local binary pattern histograms technique and applied to the developed system. It was found that the identification accuracy was as high as 83.8 percent and was tested with 3 light brightness conditions, which are very bright, low brightness, turn off the light. Then, the system was evaluated for quality and assessed satisfaction with the experimental group. The results showed that the quality of the system detects a person's face overall, it is in good level (𝑥̅ = 3.97, S.D. = 0.30) and satisfaction of the system overall at a high level (𝑥̅ = 3.83, S.D. = 0.07). Show that the system is suitable and can be put into practice use. Which is in accordance with the research hypothesis set.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2565

Modified: 2567-06-25

Issued: 2567-06-25

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม. คณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี. การประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 8 : เชื่อมต่อเทคโนโลยีในวิถีชีวิตใหม่ (TECHCON 2022) (OSCI-117-127). กรุงเทพฯ : วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	TECHCON 2022OSCI-117-127.pdf	348.3 KB

ใช้เวลา

0.029435 วินาที