Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78491
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | ศุภกานต์ พิมลธเรศ | - |
dc.contributor.advisor | ศศิภา พันธุวดีธร | - |
dc.contributor.author | ปิยภัทร พลวัน | - |
dc.contributor.author | เนมินธร แก้วไทรเทียม | - |
dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์ | - |
dc.date.accessioned | 2022-05-02T01:16:43Z | - |
dc.date.available | 2022-05-02T01:16:43Z | - |
dc.date.issued | 2562 | - |
dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78491 | - |
dc.description | โครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2562 | en_US |
dc.description.abstract | งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อพัฒนาวิธีการกำหนดแนวทางของการแต่งหน้าที่เหมาะกับบุคคลโดยใช้ตัวจำแนกตามลำดับชั้นแบบลดหลั่นโดยพิจารณาจากสีผิว โอกาส และสีเครื่องแต่งกายเป็นข้อมูลรับเข้า ถึงแม้ว่าในงานวิจัยก่อนหน้าได้มีการศึกษาเกี่ยวกับระบบแนะนำการแต่งหน้าแล้วแต่คำแนะนำก็ไม่สามารถนำไปใช้กับบุคคลได้อย่างถูกต้องในสถานการณ์จริง ในการศึกษานี้จึงได้เลือกใช้โทนสีบนทฤษฎีวงล้อสีในการแต่งหน้าและการใช้สีให้เหมาะกับโทนสีผิวเฉพาะบุคคล ตัวจำแนกตามลำดับชั้นแบบลดหลั่นแบ่งออกเป็นสองขั้นตอน ขั้นตอนแรกเป็นกระบวนการจำแนกโดยใช้กฎเป็นฐานโดยกฎที่ได้สามารถสร้างจากข้อมูลรับเข้าที่อยู่ภายใต้ขอบเขตของงานวิจัยร่วมกับข้อมูลการแต่งหน้าของผู้เชี่ยวชาญและรูปภาพที่แต่งหน้าโดยผู้เชี่ยวชาญ ผลลัพธ์ของขั้นตอนนี้ได้แก่ สีอายแชโดว์หลัก สีทาแก้ม และสีลิปสติก จากนั้นแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่องใช้เป็นขั้นตอนที่สองของตัวจำแนกตามลำดับชั้นแบบลดหลั่นเพื่อกำหนดสีอายแชโดว์เสริม และสีลิปสติกทางเลือกที่สอดคล้องกับเวกเตอร์ของชุดคุณลักษณะ ในการศึกษานี้ได้เลือกใช้ตัวแบบการจำแนกได้แก่ เพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้น ตัวจำแนกการถดถอยเชิงโลจิสติก ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ต้นไม้ตัดสินใจ ตัวจำแนกเพื่อนบ้านใกล้สุดเคตัว และตัวจำแนกนาอีฟเบยส์ จากผลการทดลองพบว่าเพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้นซึ่งให้ค่าความถูกต้องสูงที่สุดเหมาะสมที่จะนำผลการจำแนกที่ได้ไปใช้กำหนดแนวทางของการแต่งหน้าที่เหมาะกับบุคคล | en_US |
dc.description.abstractalternative | The purpose of this paper is to develop a guideline of personalized facial makeup using hierarchical cascade classifiers by considering skin color, opportunity, and dress color as input data. Although the makeup recommendation system was previously studied in many researches, but the suggestion cannot be applied for a person accurately in real situation. Color tone based on color wheel theory for facial makeup and color selection from individual skin tone are employed in this study. There are two phases of hierarchical cascade classifiers. The first phase is relied on Rule-Based Classification procedure, in which rules can be generated by input data within the scope of this research together with the data from an expert makeup artist and the face image with makeup originated by the experts, resulting in primary color of eye shadow, cheek brush color, and lipstick color. Next, machine learning concept is used as the second phase of hierarchical cascade classifiers to indicate secondary of eye and alternative lipstick color corresponding to a feature vector. Six classification models, which are Multi-Layer Perceptron, Logistic Regression classfier, Support Vector Machine, Decision Tree, k-nearest neighbor classifier and Naïve Bayes classifer were selected in this study. From the experimental results, Multi-Layer Perceptron providing highest accuracy is suitable to use the classification result as a guideline of personalized facial makeup. | en_US |
dc.language.iso | th | en_US |
dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
dc.subject | การแต่งหน้า | en_US |
dc.subject | กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ | en_US |
dc.subject | Cosmetics | en_US |
dc.subject | Analytical hierarchy process | en_US |
dc.title | แนวทางของการแต่งหน้าที่เหมาะสมกับบุคคลโดยใช้ตัวจำแนกตามลำดับ ชั้นแบบลดหลั่น | en_US |
dc.title.alternative | Guideline of personalized facial makeup using hierarchical | en_US |
dc.type | Senior Project | en_US |
dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
Appears in Collections: | Sci - Senior Projects |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
62-SP-COMSCI-069 - Piyapat Ponlawan.pdf | 17.81 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.