Параметри
Розпізнавання долонь на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Ткаченко Дімітрій
Мова основного тексту :
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
Ткаченко Д. Розпізнавання долонь на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж : кваліфікаційна робота … бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Ткаченко Дімітрій. - Київ, 2022. – 55 с.
У даній роботі розглянута проблематика розпізнавання об’єктів на зображеннях та описані методи із комп’ютерного зору для вирішення таких задач. Під час порівняння методів виявлено, що використання згорткових нейронних мереж є найоптимальнішим способом вирішення поставленої задачі – розпізнавання долоней людини.
Досліджені способи програмної реалізації нейронних мереж, вибрано сучасну мову програмування та фреймворк для роботи з нейронними мережами – Python та TensorFlow. Також обрана архітектура майбутньої мережі, а саме – SSD. Сформульовані вимоги до набору даних, на якому відбувалося навчання моделі, і за цими вимогами обрано відповідний набір даних.
На основі обраних програмних засобів готову модель для розпізнавання об’єктів донавчена з використанням прийому під назвою перенесення навчання. Для навчання моделі та роботи з набором даних створено необхідний функціонал, також створено функціонал для оцінки результатів навчання моделі. Для роботи з навченою моделлю створений консольний застосунок, наведені приклади його застосування.
Досліджені способи програмної реалізації нейронних мереж, вибрано сучасну мову програмування та фреймворк для роботи з нейронними мережами – Python та TensorFlow. Також обрана архітектура майбутньої мережі, а саме – SSD. Сформульовані вимоги до набору даних, на якому відбувалося навчання моделі, і за цими вимогами обрано відповідний набір даних.
На основі обраних програмних засобів готову модель для розпізнавання об’єктів донавчена з використанням прийому під назвою перенесення навчання. Для навчання моделі та роботи з набором даних створено необхідний функціонал, також створено функціонал для оцінки результатів навчання моделі. Для роботи з навченою моделлю створений консольний застосунок, наведені приклади його застосування.
Галузі знань та спеціальності :
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
1.68 MB
Контрольна сума:
(MD5):62391e85794d6fb6640668adc882ed8c
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC
https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2633