Покращення методів детекції облич

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарановська, Леся Валеріївна
dc.contributor.authorЛітвинчук, Андрій Миколайович
dc.date.accessioned2022-02-18T12:21:33Z
dc.date.available2022-02-18T12:21:33Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 95 p., 17 fig., 26 tabl., 1 appendix, 20 sources. The object of study – open data sets for face detection, speed of convolutional neural networks. Subject of research – convolutional neural networks for face detection, methods of their improvement by changing the architecture and loss function, methods of accelerating neural networks and optimizing their bandwidth. Purpose – to develop a high-quality face detector that will meet all the requirements for high-quality work in real time, to be fast, sufficiently capacious and resistant to noise. Actuality – application of a high-quality face detection system in various fields of activity, in particular in security activities and augmented reality systems. A number of experiments were performed, a comparative analysis of the considered methods of improvement and speeding up of the face detector was performed, as a result a universal model of face detection was obtained, which can be used without training. Ways of further development of the subject of research are the collection of more data and the application of regularization methods.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 95 с., 17 рис., 26 табл., 1 додаток, 20 джерел. Об’єкт дослідження – відкриті набори даних для детекції облич, швидкість роботи згорткових нейронних мереж. Предмет дослідження – згорткові нейронні мережі для детекції облич, методи їх покращення за допомогою зміни архітектури та функції втрат, методи пришвидшення нейронних мереж та оптимізації їх пропускної можливості. Мета роботи – розробити якісний детектор облич, який буде задовольняти всім умовам для високоякісної роботи у реальному часі, а саме бути швидким, достатньо містким та стійким до шумів. Актуальність – застосування якісної системи детекції облич в різних сферах діяльності, зокрема в охоронній діяльності та системах доповненої реальності. Наукова новизна – в роботі було запропоновано архітектуру детекції облич та покращена функція втрат, які не були згадані в наукових роботах раніше. Проведено ряд експериментів, виконано порівняняльний аналіз розглянутих методів покращення та пришвидшення детектору облич, в результаті отримано універсальну модель детекції облич, яку можна використовувати без дотренування. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – збір більшої кількості даних та застосування методів регуляризації.uk
dc.format.page95 с.uk
dc.identifier.citationЛітвинчук, А. М. Покращення методів детекції облич : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Літвинчук Андрій Миколайович. – Київ, 2021. – 95 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46609
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectдетекція обличuk
dc.subjectоднорівневі детекториuk
dc.subjectтрансформериuk
dc.subjectфункції втратuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectface detectionuk
dc.subjectone stage detectorsuk
dc.subjecttransformersuk
dc.subjectloss functionsuk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleПокращення методів детекції обличuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи