Аналіз ефективності методів машинного навчання для задач розпізнавання
Вантажиться...
Дата
2022-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить 88 сторінок, 22 ілюстрації та 24 джерела літератури.
Об’єкт дослідження – розпізнавання облич. Методом дослідження було описання задачі розпізнавання облич, огляд методів детектування та розпізнавання облич і вибір певних методів, формування датасету як із звичайними обличчями, так і з обличчями в масках. Метою роботи є розгляд та порівняльний аналіз ефективності алгоритмів машинного навчання для розпiзнавання облич, зокрема: HOG, MMOD, MTCNN та сучасні підходи мультиклассової класифікації облич у масках і без. Для досягнення мети було використано: основні та сучасні алгоритми навчання з учителем для розпізнавання облич; попередньо навчені моделі, взяті з пакету torchvision stable release v0.12 з фреймворку pytorch; PyCharm та Python/ML libs для реалізації алгоритмів.
Опис
Ключові слова
детектування облич, face detection, розпізнавання облич, face recognition, датасет, dataset, алгоритм, algorithm
Бібліографічний опис
Геніцой, П. О. Аналіз ефективності методів машинного навчання для задач розпізнавання : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Геніцой Павло Олексійович. – Київ, 2022. – 88 с.