Дослідження алгоритмів виявлення облич у зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКруш, Ігор Володимирович
dc.contributor.authorБабічев, Ілля Олексійович
dc.date.accessioned2023-10-06T11:39:39Z
dc.date.available2023-10-06T11:39:39Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractРівень інтеграції технологій у всі сфери нашого життя невпинно зростає, що в свою чергу призводить до збільшення кількості потокового медіа. Ось чому задача виявлення облич є як ніколи актуальною. Використання алгоритмів для виявлення облич має безліч переваг. Однією з них є безпека. Застосування таких систем дозволяє виявляти обличчя на камерах відеоспостереження, що забезпечує підвищену безпеку в об'єктах масового перебування, таких як аеропорти, торгові центри чи вузли громадського транспорту. Це допомагає ідентифікувати потенційні загрози та вчасно реагувати на них. Окрім цього, алгоритми виявлення облич можуть бути використані в системах контролю доступу для ідентифікації осіб. Вони забезпечують високий рівень безпеки і виключають можливість використання підроблених або втрачених пропусків. В залежності від застосування деякі системи повинні забезпечувати високу швидкодію, інші - точність. Тому метою дипломної роботи є дослідження алгоритмів виявлення облич у зображеннях, розробка ефективного підходу та реалізація скрипту для тренування. Найважливішою частиною є саме процес навчання моделі, оскільки він передбачає використання ефективного підходу для тренування, правильне завантаження та обробку даних, підрахунок метрик точності, а також їх аналіз з метою отримання оцінки успішності процесу навчання. Окрім цього, не менш важливим кроком є тестування отриманої моделі на даних, які не використовувались протягом тренування, що дасть змогу оцінити наскільки добре вона узагальнюється та адаптується. Нарешті, варто провести порівняння моделі з іншими популярними підходами з точки зору швидкодії, точності та 5 результатів виявлення у крайових умовах, таких як: зміна освітлення, чи орієнтації, зображення, кольору шкіри, наявність макіяжу, аксесуарів, тощо. Результатом проведеної роботи є дослідження алгоритмів виявлення облич у зображеннях, скрипт мовою програмування Python, який реалізує розроблений підхід до тренування моделі, а також окремий клас для візуалізації. Загальний обсяг роботи 107с., 45 рис., 11 таблиць, 4 додатки, 31 джерело.uk
dc.description.abstractotherThe level of integration of technology into the sphere of all our lives is constantly increasing, which in this situation increases the number of streaming media. That is why the task of face detection is more relevant than ever. Using face detection algorithms has many advantages. One of them is security. The use of such a system allows you to detect faces on video surveillance cameras, which provides increased security in mass transit facilities, such as airports, shopping centers or public transport hubs. It helps to identify some threats and respond to them in time. Apart from this, facial recognition algorithm can be used in access control systems to identify individuals. They provide a high level of security and eliminate the possibility of using forged or lost passes. Depending on the application, some systems must provide high speed, others - accuracy. Therefore, the purpose of this thesis is to research the algorithms for face detection in images, develop an effective approach, and implement a learning script. The most important part is the training process of the model, because it implies the use of an effective training approach, the correct loading and processing of data, the calculation of accuracy metrics, as well as their analysis to provide an evaluation of the success of the training process. Apart from this, an equally important step is to test the resulting model on data that was not used in the training process, which will give an opportunity to evaluate how well it generalizes and adapts. Finally, it is worth comparing the models with other popular approaches in terms of speed, accuracy and detection results in extreme conditions, such as: changing lighting or orientation in image as well as skin color, or add makeup, accessories, etc. 7 The result of the work is a study of the algorithms for face detection in images, a script in the Python programming language that implements the developed approach for model training, as well as a separate class for visualization. The total volume of work is 107 pages, 45 figures, 11 tables, 4 appendices, 31 sources.uk
dc.format.extent107 с.uk
dc.identifier.citationБабічев, І. О. Дослідження алгоритмів виявлення облич у зображеннях : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бабічев Ілля Олексійович. - Київ, 2023. - 107 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61016
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвиявлення обличuk
dc.subjectвиявлення об’єктівuk
dc.subjectфайн-тюнингuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectзагальна схема виявлення об’єктівuk
dc.subjectсхема роботи R-CNNuk
dc.subjectпочергове навчання detectron2uk
dc.subjectнаближене спільне навчанняuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectFaster R-CNNuk
dc.subjectYOLOuk
dc.subjectIoUuk
dc.subjectAPuk
dc.subjectFast R-CNNuk
dc.subjectRPNuk
dc.subjectSSDuk
dc.subjectMediaPipeuk
dc.subjectMTCNNuk
dc.subjectYuNetuk
dc.subjectface detectionuk
dc.subjectobject detectionuk
dc.subjectfine-tuninguk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectgeneral object detection schemeuk
dc.subjectR-CNN operation schemeuk
dc.subjectalternating traininguk
dc.subjectapproximate joint traininguk
dc.subjectRPNuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleДослідження алгоритмів виявлення облич у зображенняхuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Babichev_bakalavr.pdf
Розмір:
2.93 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

Бакалаврські роботи (СП)
Бакалаврські роботи