Система відстеження погляду в реальному часі для взаємодії з комп'ютером на основі методів глибокого навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorГончарук, Олександр Петрович
dc.date.accessioned2023-04-12T07:58:36Z
dc.date.available2023-04-12T07:58:36Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractСтруктура та обсяг роботи. Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з чотирьох розділів, містить 19 рисунків, 30 таблиць, 1 додатку та 17 посилань - загалом 100 сторінок. Об’єкт дослідження: система відстеження погляду, що в реальному часі дозволяє передбачати напрямок погляду користувача та ідентифікувати його положення на дисплеї. Предмет дослідження: методи глибокого навчання, згорткові нейронні мережі, обробка зображень. Мета дипломного проєкту: покращення наявних алгоритмів відстеження погляду завдяки використанню методів глибокого навчання. У першому розділі відбувається знайомство з предметним середовищем, розроблення функціональних вимог та сформульовано постановку задачі. У другому розділі описано процес навчання нейронної мережі, розглянуто архітектуру та особливості навчання моделі. У третьому розділі описано особливості системи, розроблену архітектуру та процес взаємодії користувача з нею. У четвертому розділі розглянуто можливість впровадження розробленої системи в якості стартап проєкту. Оцінено ризики, шляхи розвитку та проведено аналіз можливостей.uk
dc.description.abstractotherStructure and scope of the research work. The explanatory note of the diploma project consists of fourth sections, contains 19 images, 30 tables, 17 sources and 1 appendices - a total of 100 pages. Object of research: deep learning methods, convolutional neural networks, image processing. Subject of research: deep learning methods, convolutional neural networks, image processing. The purpose of the diploma project: improvement of existing eye tracking algorithms using deep learning methods. The first chapter introduces the subject environment, develops functional requirements and formulates the problem statement. The second section describes the process of neural network training, architecture and features of model training. The third section describes the features of the system, the developed architecture and the process of user interaction with it. The fourth section considers the possibility of implementing the developed system as a startup project. Risks, ways of development and analysis of opportunities are assessed.uk
dc.format.extent100 с.uk
dc.identifier.citationГончарук, О. П. Система відстеження погляду в реальному часі для взаємодії з комп'ютером на основі методів глибокого навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Гончарук Олександр Петрович. - Київ, 2022. - 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54499
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзгорткові нейроні мережіuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectвідстеження поглядуuk
dc.subjectклієнт-серверна архітектураuk
dc.subjectвебкамераuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleСистема відстеження погляду в реальному часі для взаємодії з комп'ютером на основі методів глибокого навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Honcharuk_magistr.pdf
Розмір:
1.44 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи