Спосіб розпізнавання ключових елементів обличчя людини
Вантажиться...
Дата
2022-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми. Розвиток інформаційних технологій впливає на життя більшої частини населення. Згідно з прогнозами технологія розпізнавання облич та емоцій займає одне із провідних місць на світовому ринку. Розробники програмних систем все більше приділяють увагу, як дослідити прояви людських емоцій за допомогою сучасних технологій.
Людське обличчя стало майже ідеальним ідентифікатором для передачі даних. Можливість розпізнавання елементів обличчя вирішують велике коло завдань і одне із таких завдань правильно визначати, що відображає людське обличчя. На основі елементів обличчя можна визначити її настрій та стан у якому вона знаходиться. Задача розпізнавання емоцій за виразом обличчя знаходить широке застосування у соціальних та комерційних сферах. Автоматичне розпізнавання людських емоцій є актуальним при створенні сучасних людино-машинних систем, які з кожним роком розширюють свою сферу застосування.
Актуальність розробки даного способу полягає в тому, що вона дозволяє вдосконалити та вивести на новий рівень взаємодію людини з машиною.
Об’єктом дослідження є процес аналізу розпізнавання ключових елементів обличчя у відеопотоці.
Предметом дослідження є методи та алгоритми розпізнавання ключових елементів обличчя людини у реальному часі.
Мета роботи: Основною метою є покращення точності розпізнавання ключових елементів обличчя, розробка більш швидкого та легкого у навантаженні способу розпізнавання стану людини, ніж існуючі способи.
Для досягнення даної мети ставились наступні завдання:
• провести аналітичний огляд наявних програмних засобів для виділення та класифікації ключових елементів обличчя;
• проаналізувати існуючі методи та підходи до виділення та класифікації ключових елементів обличчя;
• розробити програму розпізнавання ключових елементів обличчя для розпізнавання втоми;
• реалізувати програмну систему, провести її тестування та порівняти з подібними програмами.
Наукова новизна:
1. Вперше запропоновано спосіб, який полягає в підвищенні ефективності процесу класифікації втоми, відрізняється від існуючих використанням кількох методів розпізнавання і дозволяє досягнути точнішого розпізнавання стану людини за роботою.
2. Вперше запропоновано спосіб, який полягає в підвищенні ефективності процесу класифікації втоми, відрізняється від існуючих тим що базується на розпізнаванні не тільки на одному ключовому елементі обличчя, а на кількох елементах і дозволяє досягнути точнішого розпізнавання стану людини за роботою.
3. Вперше запропоновано спосіб роботи розпізнавання, який полягає в зменшені навантаження на CPU, відрізняється від існуючих, тим що працює з інтервалом по 5 хвилин на роботу та 5 хвилин у стані спокою і дозволяє зменшити навантаження на CPU і працювати у фоновому режимі.
Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що:
- розроблено та проведено теоретичне дослідження способів та методів розпізнавання елементів обличчя, що дозволило в подальшому програмно реалізувати та провести дослідження розробленого способу;
- реалізовано програму, що дозволяє точніше визначити стан людини за комп’ютером на основі конвеєра рішень MediaPipe Face Points та Шаблонного методу розпізнавання на базі даних отриманих за допомогою OpenCV на мові програмування Phython;
- реалізована програма контролю стану людини за комп’ютером зменшує ймовірність створення помилок у роботі та зменшує навантаження на очі.
Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорені на XV науковій конференції магістрантів та аспірантів ПМК-2022 факультету прикладної математики «Прикладна математика та комп’ютинг» (Київ, 16- 18 листопада 2022 р.).
Також результати роботи були представлені та обговорені у НУХТ на IX Міжнародній науково-технічній Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» на базі факультету АКС (Київ, 25 листопада 2022 р.)
Структура та обсяг роботи. Магістерська робота складається з вступу, чотирьох розділів та висновків.
У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку дослідження, , сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження.
У першому розділі досліджуються існуючі підходи до розпізнавання облич та емоцій людей. Досліджуються сфери застосування та проблеми які виникають при розпізнаванні. Розглядаються базові поняття розпізнавання та проводиться порівняльний аналіз наявних реалізації систем розпізнавання.
У другому розділі проводиться порівняльний аналіз методів та прийомів розпізнавання емоцій за виразом обличчя людини. Вказані переваги та недоліки методів.
У третьому розділі проводиться аналіз та обґрунтування вибору засобів реалізації системної програми.
У четвертому розділі описується розробка моделей системи. Розроблено архітектуру системи та алгоритмів розпізнавання елементів обличчя. Описано розробку та модернізацію програмного забезпечення системи розпізнавання емоцій за виразом обличчя. Проводиться тестування роботи програмної системи та аналіз отриманих результатів. Проаналізовано результати перевірки ефективності запропонованого способу у порівнянні із реалізацією цих задач за допомогою класичних засобів.
У висновках представлені результати проведеної роботи.
Робота представлена на 88 аркушів, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Опис
Ключові слова
MediaPipe, конвеєр рішень Face Points, key points, Face Points solution pipeline
Бібліографічний опис
Жовнірський, Д. М. Спосіб розпізнавання ключових елементів обличчя людини : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Жовнірський Дмитро Миколайович. – Київ, 2022. – 98 с.