แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Deep learning technique for a identify TE student system by face recognition

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Teacher Training in Electrical Engineering Department
Email : kanokwank@kmutnb.ac.th

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Teacher Training in Electrical Engineering Department
Email : paneen@kmutnb.ac.th
ThaSH: Deep learning (Machine learning)
ThaSH: Human face recognition (Computer science)
ThaSH: Security systems
Abstract: In this study, we aim to measure the face recognition algorithm robustness of CiRA CORE software and identify a group of TE student with face recognition using the deep learning technique from CiRA CORE software. The one-shot problem and similar-looking face problem are robust performance tests of CiRA CORE. Thus, the number and properties images of a dataset are considered as the robustness of the CiRA CORE software. Identify TE student experiment; three detected faces that are the maximum number of faces in one frame is a condition of the experiment. The results of identify TE student experiment demonstrate that the system gains ninety percent accuracy for the camouflage test by wearing a cap and achieves one hundred percent accuracy for other camouflage problems and identify TE student test. The result of robustness and identify TE student experiment confirms face recognition algorithm CiRA CORE software is effective and robust for identify TE student system
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2025-07-14
Issued: 2025-07-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Science and Technology Research Institute, King Mongkut's University of Technology North Bangkok, ECTI Association and IEEE Thailand Section. 2021 Research, Innovation, and Innovation Congress (RI2C 2021) (pp.298-302). Bangkok : Science and Technology Research Institute
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 RI2C 2021pp.298-302.pdf 3.4 MB1 2025-11-01 14:54:00
ใช้เวลา
0.031247 วินาที

Kanokwan Klinieam
Title Contributor Type
Deep learning technique for a identify TE student system by face recognition
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kanokwan Klinieam;Panee Noiying

บทความ/Article
A machine vision approach for copper plating quality control system development
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kanokwan Klinieam;Panee Noiying

บทความ/Article
Panee Noiying
Title Contributor Type
Filter cancellation technique for PEMFC impedance evaulation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Hinaje, Melika.;Panee Noiying.;Wattana Kaewmanee; Rael, Stephane ;Davat, Bernard

บทความ/Article
Deep learning technique for a identify TE student system by face recognition
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kanokwan Klinieam;Panee Noiying

บทความ/Article
A machine vision approach for copper plating quality control system development
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kanokwan Klinieam;Panee Noiying

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 7
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 6,175
รวม 6,182 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 22,150 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 18 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 22,174 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.50