Формування сценаріїв розпізнавання інформаційних вкидань на основі нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваль, Олександр Васильович
dc.contributor.authorМагерамова, Ірада Ілгамівна
dc.date.accessioned2019-04-02T16:03:48Z
dc.date.available2019-04-02T16:03:48Z
dc.date.issued2018-12
dc.description.abstractenStructure and volume of thesis. The master's dissertation consists of an introduction, 6 sections, a conclusion, a list of references from 74 titles, 2 applications and contains 27 drawings, 22 tables. The full volume of the master's dissertation is 113 pages, of which the list of links takes 6 pages, applications – 6 pages. Actuality of problem. In modern world information is spreading very quickly, in this regard, it is of note to be able to detect fake information. Images with human faces are no exception, hundreds of thousands of photos are distributed daily. In this regard, there is a considerable interest in the problem of identifying and identification faces in order to detect fake information. Such systems are widely used in security and anti-terrorist spheres, forensic expertise, verification, and various mobile devices. In particular, facial identification systems do not require physical contact with a person, in contrast to biometric indicators usage. That is why such systems are most suitable for mass application. Face recognition and identification is one of the areas of active computer vision. Detection system can solve a wide range of problems such as counting of unique store visitors or security monitoring. The aim of the study. The aim of the study is to create scenarios of information fakes recognition based on neural networks by analyzing existing recognition methods. It is necessary to identify the most effective methods and tools that solve the problem of fakes detection with using of minimal resources. To achieve this goal the following objectives were formulated research following tasks the logic and structure: – the process of information fakes recognition has been improved by combined usage of methods of face recognition and identification, methods of image pre-processing; – realization of image pre-processing methods with using parameters that are optimal for solving a given task; – defining the architecture and parameters of the neural network that are optimal for solving the problem and using a local database. Object of research. Identifying information fakes scenarios. Subject of research. Methods and means of image identification and recognition, detection of information fakes. Research methods. The solution of the set tasks was carried out by means of computer modeling, in particular by the following methods: – neural network method; – a method using a convolutional neural network; – a method using the OpenCV library; – a method using an open library of machine learning Tensortflow; – the methods of recognition faces on images; – preprocessing methods of data obtaining for the neural network training. Scientific novelty of the obtained results. The most significant scientific results of the master's thesis are: – creation of faces recognition scenario; – the process of information fakes recognition has been improved by the combined usage of face recognition methods and identification, methods of preprocessing images; – realization of methods of pre-processing of images using parameters that are optimal for solving a given task; – defining the architecture and parameters of the neural network that are – optimal for solving the problem and using a local database. The practical value of the results. The software system can be used by specialists in the field of recognition of information based on neural networks for face recognition and their subsequent identification.uk
dc.description.abstractukСтруктура 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.uk
dc.format.page116 с.uk
dc.identifier.citationМагерамова, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/27008
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk
dc.subjectсистеми розпізнавання інформаційних вкиданьuk
dc.subjectсистеми розпізнавання обличuk
dc.subjectсистеми ідентифікації обличuk
dc.subjectметоди попередньої обробки зображеньuk
dc.subjectваги нейронівuk
dc.subjectпоширення похибкиuk
dc.subjectперцептронuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectconvolutional neural networkuk
dc.subjectsystems for identification of fake informationuk
dc.subjectface detection systemsuk
dc.subjectface identification systemsuk
dc.subjectimage preprocessing methodsuk
dc.subjectneurons weightsuk
dc.subjecterror propagationuk
dc.subjectperceptronuk
dc.titleФормування сценаріїв розпізнавання інформаційних вкидань на основі нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АПЕПС)
Магістерські роботи