Самохвалов Юрій ЯковичАбрамова Марія Вікторівна2023-03-102024-05-172023-03-102022Абрамова М. В. Система розпізнавання частково закритих облич з використанням нейронних мереж : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Абрамова Марія Вікторівна. - Київ, 2022. – 73 с.https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2744В кваліфікаційній роботі проаналізована проблема розпізнавання частково закритих облич, розглянуто методи та технології розв’язання завдань розпізнавання та ідентифікації облич. Проведено дослідження існуючих методів та технологій ідентифікації облич та створено систему для розпізнавання осіб з частково закритими обличчями, а саме засобами індивідуального захисту, з можливістю подальшого використання в сфері безпеки. Для вирішення завдання ідентифікації були використані технології глибинного навчання, а саме наступні архітектури нейронних мереж: MTCNN, FaceNet. Проведено попередню обробку наборів даних, та згенеровано новий датасет для навчання та тестування нейронних мереж, використано набори даних VggFace2, Casia, LFW. Для навчання нейронної мережі було обрано хмарне середовище Deeplearning VM з платформи Google Cloud із 8 ГБ CPU та GPU. Для створення підсистеми детекції облич використано метод MTCNN. З бібліотеки deepface, що містить готову реалізацію вирівнювання облич. В процесі розробки підсистеми ідентифікації розглянуто декілька архітектур нейронних мереж (InceptionResNet, EfficientNet, SE-ResNeXt), проведено експерименти з різними наборами даних та різними параметрами навчання, та різними варіантами функції втрат. В результаті експериментів, модель InceptionResNet, з триплетною функцією втрат показала найкращий результат за точністю розпізнавання. Точність для облич із масками на тестовому наборі даних складає 95,52%. В результаті аналізу отриманих результатів було розроблено підхід до ідентифікації частково закритих облич, що ліг в основу системи розпізнавання частково закритих облич людей. Даний підхід використовує систему FaceNet, в основі якої мережа InceptionResNetV1. В якості функції витрат - триплетна функцію втрат. Для порівняння ембединг векторів обчислюється евклідова відстань. В випадку отримання на вхід обличчя без масок використано систему розпізнавання FaceNet, з використанням мережі InceptionResNetV1, натреновану на датасеті VggFaces. Точність на незамаскованому датасеті складає 99%. Для виявлення маски на обличчі людини використано програмне рішення Face Mask Detection.uaМагістерська робота