Застосування штучного інтелекту для розмиття обличчя у відеопотоці реального часу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorМостовий, Дмитро Вікторович
dc.date.accessioned2020-05-04T15:33:05Z
dc.date.available2020-05-04T15:33:05Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenMaster's thesis: 97 p., 33 fig., 22 tabl., 29 ref., 2 appendixes. Object of research: an algorithm for automatic face recognition and blur. Subject of study: face recognition in the image. Objectives of the study: creation of an automatic face recognition and saponification system. Tasks of the work: to develop a system using one of the modern methods of face recognition that could recognize the faces of people in real time in the video stream and automatically blur them. During the work, the analysis of modern methods of face recognition was performed, the method was chosen using the neural network, namely the previously trained FaceNet model, as the most accurate and fastest model. OpenCV was selected as the most flexible and fastest computer vision library for streaming video. A system has been developed for recognizing and blurring faces in a video stream that accomplishes the task. The urgency of the project is motivated by the lack of similar solutions and potential interest from the business. The results of the work can be used by both commercial organizations and enthusiasts seeking to develop something similar.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 97 с., 33 рисунків, 22 табл., 29 джерел літератури, 2 додатки. Об’єкт дослідження: алгоритм автоматичного розпізнавання обличчя та розмиття. Предмет дослідження: розпізнавання обличчя на зображенні. Цілі дослідження: створення системи автоматичного розпізнавання обличчя та розмиття. Задачі роботи: розробити систему з використанням одного із сучасних методів розпізнавання обличчя, яка б могла в реальному часі у відео потоці розпізнавати обличчя людей та автоматично замилювати їх. Під час виконання роботи було проведено аналіз сучасних методів розпізнавання обличчя, був обраний метод з використанням нейронної мережі, а саме попередньо навчена модель FaceNet, як найбільш точна та швидка модель. Для роботи з потоковим відео було обрано бібліотеку OpenCV як найбільш гнучку та швидку бібліотеку для комп’ютерного зору. Була розроблена система для розпізнавання та розмиття облич у відео потоці, що виконує поставлену задачу. Актуальність проекту мотивується відсутністю аналогічних рішень і потенційною зацікавленістю з боку бізнесу. Результати роботи можуть бути використані як комерційними організаціями, так і ентузіастами, що прагнуть розробити щось подібне.uk
dc.format.page97 с.uk
dc.identifier.citationМостовий, Д. В. Застосування штучного інтелекту для розмиття обличчя у відеопотоці реального часу : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Мостовий Дмитро Вікторович. - Київ, 2019. - 97 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/33233
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectаналіз відеоuk
dc.subjectавтоматичне розпізнавання обличчяuk
dc.subjectvideo analysisuk
dc.subjectautomatic face recognitionuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjectkerasuk
dc.subjectonnxuk
dc.subjectcnnuk
dc.subjectfacenetuk
dc.subjectgooglenet.uk
dc.subject.udc004.042uk
dc.titleЗастосування штучного інтелекту для розмиття обличчя у відеопотоці реального часуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Mostovyi_magistr.docx
Розмір:
15.27 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи