Круш, Ігор ВолодимировичБабічев, Ілля Олексійович2023-10-062023-10-062023Бабічев, І. О. Дослідження алгоритмів виявлення облич у зображеннях : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бабічев Ілля Олексійович. - Київ, 2023. - 107 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61016Рівень 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.107 с.ukвиявлення обличвиявлення об’єктівфайн-тюнингзгорткові нейронні мережізагальна схема виявлення об’єктівсхема роботи R-CNNпочергове навчання detectron2наближене спільне навчаннякомп’ютерний зірмашинне навчанняFaster R-CNNYOLOIoUAPFast R-CNNRPNSSDMediaPipeMTCNNYuNetface detectionobject detectionfine-tuningconvolutional neural networksgeneral object detection schemeR-CNN operation schemealternating trainingapproximate joint trainingRPNcomputer visionmachine learningBachelor Thesis