Формування сценаріїв розпізнавання інформаційних вкидань на основі нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2018-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Структура й обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, 6 розділів, висновку, переліку посилань з 74 найменувань, 2 додатків і містить 27 рисунків, 22 таблиці. Повний обсяг магістерської складає 113 сторінок, з яких перелік посилань займає 6 сторінок, додатки – 6 сторінок.
Актуальність теми. В сучасному світі інформація поширюється дуже швидко, тому важливо вміти виявляти вкидання. Зображення з обличчями людей не є винятком, щоденно поширюється сотні тисяч фото. У зв’язку з цим, спостерігається неабиякий інтерес до проблеми розпізнавання лиць та їх ідентифікації з метою виявити інформацію, що є вкиданням. Такі системи широко застосовуються в охоронній та антитерористичній сферах, криміналістичній експертизі, верифікації, різних мобільних пристроях. Зокрема, системи ідентифікації облич не потребують фізичного контакту з людиною, на відміну від використання біометричних показників, що застосовуються для подібних цілей, саме тому вони найбільш підходящими для масового застосування.
Саме розпізнавання та ідентифікація облич є одним з напрямків комп’ютерного бачення, який активно розвивається. Правильно побудована система розпізнавання вкидань здатна вирішити широкий спектр проблем, таких як підрахунок унікальних відвідувачів магазину чи контроль безпеки та правопорядку.
Мета дослідження. Мета дослідження полягає у формуванні сценаріїв розпізнавання вкидань на основі нейронних мереж за допомогою аналізу існуючих методів розпізнавання. Необхідно виявити найефективніші методи та засоби, що вирішують проблему розпізнавання вкидань з використанням мінімальних ресурсів.
Для досягнення поставленої мети були сформульовані наступні завдання дослідження, що виявили структуру дослідження:
− дослідити існуючі методи розпізнавання облич;
− дослідити існуючі методи ідентифікації облич;
− дослідити топології нейронних мереж;
− дослідити методи навчання нейронних мереж;
− адаптувати методи попередньої обробки зображень для поставленої задачі з метою навчання нейронної мережі;
− розробити програмне забезпечення, сформувавши сценарій розпізнавання інформаційних вкидань на основі нейронних мереж;
Об`єктом дослідження є сценарії формування ідентифікації інформаційних вкидань.
Предметом дослідження є методи та засоби ідентифікації та розпізнавання облич на зображеннях, виявлення інформаційних вкидань.
Методи дослідження. Розв’язання поставлених задач виконувалось засобами комп’ютерного бачення та використанням нейронних мереж, зокрема наступними методами:
− нейронномережевий метод;
− метод з використанням згорткової нейронної мережі;
− метод з використанням бібліотеки OpenCV;
− метод з використанням відкритої бібліотеки машинного навчання Tensortflow;
− методи розпізнавання облич на зображеннях;
− методи ідентифікації облич;
− методи попередньої обробки зображень для отримання даних на основі яких буде відбуватись навчання нейронної мережі.
Наукова новизна одержаних результатів. Найбільш суттєвими науковими результатами магістерської дисертації є:
– формування сценарію розпізнавання та ідентифікації лиць;
− удосконалено процес розпізнавання інформаційних вкидань шляхом сумісного використання методів розпізнавання та ідентифікації облич, методів попередньої обробки зображень;
− реалізація методів попередньої обробки зображень з використанням параметрів, які є оптимальними для вирішення поставленої задачі;
− визначення архітектури та параметрів нейронної мережі, які є оптимальними для вирішення поставленої задачі та використання локальної бази даних;
Практичне значення одержаних результатів. Програмна система може використовуватись спеціалістами в галузі розпізнавання інформаційних вкидань на основі нейронних мереж для розпізнавання облич та їх подальшої ідентифікації.
Опис
Ключові слова
нейронна мережа, згорткова нейронна мережа, системи розпізнавання інформаційних вкидань, системи розпізнавання облич, системи ідентифікації облич, методи попередньої обробки зображень, ваги нейронів, поширення похибки, перцептрон, neural network, convolutional neural network, systems for identification of fake information, face detection systems, face identification systems, image preprocessing methods, neurons weights, error propagation, perceptron
Бібліографічний опис
Магерамова, І. І. Формування сценаріїв розпізнавання інформаційних вкидань на основі нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології / Магерамова Ірада Ілгамівна. – Київ, 2018. – 116 с.