Аналіз відеопотоку: ідентифікація людей за статтю та віковою групою

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСігайов, Андрій Олександрович
dc.contributor.authorГерасимова, Марія Владиславівна
dc.date.accessioned2020-09-22T11:34:36Z
dc.date.available2020-09-22T11:34:36Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe purpose of the thesis is to develop software that uses a model of machine learning to decide whether to belong to the age and gender group of a person whose face falls within the field of view of the camera. The convolutional neural network is responsible for decision-making in the system — a model of machine learning that provides the best indicators of quality metrics in working with video and images. In the course of performance of work data processing is carried out, the neural network with difficult architecture is designed, its training is carried out, the system interface for processing of the data received as a result of work of system is realized.uk
dc.description.abstractruЦелью дипломной работы является разработка программного обеспечния, которое с помощью модели машинного обучения принимает решение про принадлежность к возрастной и половой группе человека, чье лицо попадает в зону видимости камеры. За принятие решений в системе отвечает сверточная нейронная сеть — модель машинного обучения, которая дает наилучшие показатели метрик качества в работе с видеоматериалами и изображениями. В процессе выполнения работы была проведена обработка данных, спроектировано нейронную сеть со сложной архитектурой, проведено её обучение, реализовано интерфейс системы для обработки данных, что получаются в результате работы системы.uk
dc.description.abstractukМетою дипломної роботи є розробка програмного забезпечення, яке за допомогою моделі машинного навчання приймає рішення про належність до вікової та статевої групи людини, чиє обличчя попадає до зони видимості камери. За прийняття рішень у системі відповідає згорткова нейронна мережа — модель машинного навчання, що надає найкращі показники метрик якості у роботі з відеоматеріалами та зображеннями. В процесі виконання роботи проведена обробка даних, спроектовано нейронну мережу зі складною архітектурою, проведено її навчання, реалізовано інтерфейс системи для обробки даних, що отримуються в результаті роботи системи.uk
dc.format.page83 с.uk
dc.identifier.citationГерасимова, М. В. Аналіз відеопотоку: ідентифікація людей за статтю та віковою групою : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Герасимова Марія Владиславівна. – Київ, 2020. – 83 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36350
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвідеопотікuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.titleАналіз відеопотоку: ідентифікація людей за статтю та віковою групоюuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Gerasumowa_bakalawr.pdf
Розмір:
2.08 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Бакалаврські роботи (АПЕПС)
Бакалаврські роботи