Програмне забезпечення розпізнавання людини у масці
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Якимович Семен Ростиславович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Якимович, С. Р. (2022). Програмне забезпечення розпізнавання людини у масці [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4001
[ДСТУ] Якимович С. Р. Програмне забезпечення розпізнавання людини у масці : кваліфікаційна робота магістра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2022. 120 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4001 (дата звернення: 25.07.2026).
В представленій кваліфікаційній роботі було розроблено програмне забезпечення розпізнавання людини у масці. Програмне забезпечення написано мовою Python з використанням відкритих для загального використання технічних рішень і фреймворків.
Запропонований у роботі підхід використовує глибоке навчання, TensorFlow, Keras і OpenCV.
Практично всі алгоритми розпізнавання проходять подібні один до одного етапи на шляху до розпізнавання : виявлення зони обличчя, визначення антропометричних точок, виправлення спотворень, формування вектору обличчя.
Було визначено та описано методи використання нейронних мереж для зображення стилю зображення.
Було проведено проектування ПЗ та реалізовано основні класи та методи для визначення наявності медичної маски на обличчі. Було розроблено та програмно реалізовано алгоритми повного конвеєру
розпізнавання образів.
Розроблену модель можна використовувати в цілях безпеки та інформування. Розроблений підхід передбачає виділення окремих зображень з потокового відео або отримання окремих зображень для визначення обличчя з використанням для класифікатора архітектури MobilenetV2.
Ключові слова : нейронна мережа, аналіз зображень, машинне навчання, визначення об’єктів, онлайнова система, розпізнавання образів, вектору обличчя.
Запропонований у роботі підхід використовує глибоке навчання, TensorFlow, Keras і OpenCV.
Практично всі алгоритми розпізнавання проходять подібні один до одного етапи на шляху до розпізнавання : виявлення зони обличчя, визначення антропометричних точок, виправлення спотворень, формування вектору обличчя.
Було визначено та описано методи використання нейронних мереж для зображення стилю зображення.
Було проведено проектування ПЗ та реалізовано основні класи та методи для визначення наявності медичної маски на обличчі. Було розроблено та програмно реалізовано алгоритми повного конвеєру
розпізнавання образів.
Розроблену модель можна використовувати в цілях безпеки та інформування. Розроблений підхід передбачає виділення окремих зображень з потокового відео або отримання окремих зображень для визначення обличчя з використанням для класифікатора архітектури MobilenetV2.
Ключові слова : нейронна мережа, аналіз зображень, машинне навчання, визначення об’єктів, онлайнова система, розпізнавання образів, вектору обличчя.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
121 Інженерія програмного забезпечення
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.15 MB
Контрольна сума :
(MD5):be77e85ead469a4b8d4a0b328c096e3e
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International