
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

Моделирование портрета человека с использованием нейронной сети

Работа №	111691
Тип работы	Бакалаврская работа
Предмет	математика и информатика
Объем работы	58
Год сдачи	2020
Стоимость	3800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	94

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Введение
1Анализ области применения алгоритма моделирование портрета человека с
использованием нейронной сети
1.1Описание работы алгоритмов моделирования портрета человека с
использованием нейронной сети
1.2Формализация требований к создаваемому алгоритму моделирование
портрета человека с использованием нейронной сети
2Проектирование алгоритма моделирование портрета человека при помощи
нейронной сети
2.1Составление структуры разрабатываемого алгоритма моделирование
портрета человека с использованием нейронной сети
2.2Выбор инструмента разработки программы на основе составленной
модели
2.3Реализация программного продукта моделирования портрета человека
при помощи нейронной сети
3Тестирование разработанного алгоритма моделирование портрета человека
с использованием нейронной сети
3.1Тестирование программного продукта на основе разработанного алгоритма моделирование портрета человека с использованием нейронной сети
3.2Проведение сравнительного анализа для определения эффективности
работы программного продукта
Заключение
Список используемых источников
Приложение А Исходный код разработанного программного обеспечения

Введение

В современном мире технология распознавания лиц является актуальной, как никогда. Практически везде используется эта технология, например, при помощи идентификации лица в Китае оплачивают покупки, правоохранительные органы используют данную технологию для нахождения преступников, в некоторых магазинах технология распознавания лиц может выявлять тех, кто ранее воровал продукты с прилавков, даже можно выявить заболевания у человека.
Возможность распознавания лица осуществляется при помощи машинного обучения, искусственного интеллекта или нейронной сети.
Актуальность данной работы состоит в разработке алгоритма моделирования портрета человека с использованием нейронной сети.
Новизна бакалаврской работы заключается в новом алгоритме моделирования портрета человека с использованием нейронной сети.
Практическая ценность состоит в разработке алгоритма для моделирования портрета человека с использованием нейронной сети.
Объект исследования - процесс функционирования алгоритмов моделирования портрета человека с использованием нейронной сети.
Предмет исследования - алгоритмы моделирования портрета человека с использованием нейронной сети.
Цель исследования - разработка алгоритма моделирования портрета человека с использованием нейронной сети.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
-проанализировать существующие алгоритмы моделирования человека;
-выявить недостатки существующих алгоритмов;
-Сформировать требования к алгоритму моделирования человека;
-Разработать алгоритм моделирования портрета человека с
использованием нейронной сети;
- протестировать алгоритм на реальных примерах.
Бакалаврская работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложения.
В первой главе рассматриваются процессы работы алгоритма моделирования портрета человека с использованием нейронной сети, а также способы и сферы применения данного алгоритма. На основании этих данных будет формулироваться задача и требования к ее решению.
Во второй главе будет рассматриваться сама архитектура, которая была выбрана для решения задачи, а также средства реализации и описываются причины, по которым они выбраны.
В третьей главе предоставляются результаты тестирования и работы данного алгоритма на реальных примерах.
В заключении подводятся итоги исследования, создаются окончательные выводы и описываются результаты выполненной работы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

Выполненная работа посвящена исследованию нейронных сетей в работе с распознаванием лица и его идентификации. Цель работы определила её основное направление - разработка алгоритма моделирования портрета человека с использованием нейронной сети, получение максимально возможной производительности одновременно выполняемых функций данного алгоритма, а также разработки программного продукта, использующего данный алгоритм.
Для этого были рассмотрены и проанализированы способы использования нейронных сетей в современных реалиях, которые работают с распознаванием.
В ходе анализа рассмотренных методов моделирования портрета человек с использованием нейронной сети были сформированы задачи для разрабатываемого алгоритма и программного продукта на его основе, а также сформированы критерии.
В процессе разработки были реализованы:
-алгоритм распознавания лица;
-блок схема для разработанного алгоритма;
-функция моделирование портрета человека с использованием нейронной сети;
-идентификация пользователя при заранее полученных данных;
-программный продукт, использующий разработанный ранее алгоритм.
К тому же были выявлены недостатки разработанного алгоритма, предложены способы по их устранению с описанием возможных последствий.
Данная система позволяет идентифицировать пользователя, моделируя заранее полученные фотографии и обучаясь, идентифицировать пользователей . Система достаточно требовательна к вычислительной мощности компьютера, так как подразумевает выполнение различных математических операции и операций с моделированием, поэтому на этапе разработке и тестирования использовалось довольно мощное устройство.
В рамках выпускной квалификационной работы были выполнены все поставленные цели и задачи.
Разработанный алгоритм был протестирован, были продемонстрированы результаты как в идентификации одного пользователя, так и нескольких одновременно, а также выявлены недостатки созданного программного продукта.
Для тестирования программного продукта на основе разработанного алгоритма был взят набор фотографий с разным количеством людей и с разными условиями съемки.
Все фотографии были протестированы через программную реализацию разработанного алгоритма. Разработанный программный продукт на основе составленного алгоритма показал лучшие результаты при хороших условиях съемки, определив людей с высокой точностью.
Полученные результаты разработки алгоритма, а также на его основе программного продукта, можно считать успешными, так как при тестировании не было выявлено никаких ошибок, которые могли бы привести процесс работы приложения и алгоритма к непригодности.
В результате работы над выпускной квалификационной работы был спроектирован алгоритм моделирования портрета человека с помощью нейронной сети и продемонстрирована его работа.

Литература

1.Бэрри, П. Изучаем программирование на Python / П. Бэрри ; [перевод с английского М.А. Райтман]. - Москва : Эксмо, 2017. - 624 с. : ил. ; Библиогр.: с. 182-228. - Заказ экз. - ISBN 978-5-699-98595-1. - Текст : непосредственный.
2.Элбон, К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов / К. Элбон ; [перевод с английского СПб]. - Санкт-Петербург : БХВ- Петербург, 2019. - 384 c. : ил. ; Библиогр.: c. 139-238. - 1500 экз. - ISBN 978-59775-4056-8. - Текст : непосредственный.
3.Николенко, С. И. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / Николенко, С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. - Санкт- Петербург : Питер, 2020. - 480 c. : ил. ; Библиогр.: с. 6-129. - 2500 экз. - ISBN: 978-5-4461-1537-2. - Текст : непосредственный.
4.Рашид, Т. Создаем нейронную сеть / Т. Рашид ; [перевод с английского А. Г. Гузикевич]. - Санкт-Петербург : Вильямс, 2018. - 272 c. : ил. ; Библиогр.: с. 129-212. - 1000 экз. - ISBN 978-5-9909445-7-2. - Текст : непосредственный.
5.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин ; [перевод с
английского Н.Н. Куссуль]. - Москва : Вильямс, 2019. - 1104 c. : ил. ; Библиогр.: с. 42-71. - 200 экз. - ISBN 978-5-8459-2069-0. Текст :
непосредственный.
6.ХАБР : Использование каскада Хаара для сравнения изображений : [сайт]. - Москва, 2020 - . URL: https://habr.com/ru/post/198338 (дата обращения: 08.01.2020). - Текст : электронный.
7.OpenCV: OpenCV Tutorials : [сайт]. - USA, 2020 -. URL:
https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html (дата обращения:
10.01.2020). - Текст : электронный.
8.ХАБР : Нейронные сети: практическое применение : [сайт]. - Москва, 2020 -. URL: https://habr.com/ru/post/322392/ (дата обращения: 11.01.2020). - Текст : электронный.
9.DATACHCTEM : Распознавание лиц : [сайт]. - Москва, 2020 -. URL: https://www.hardbroker.ru/pages/recognition (дата обращения: 15.01.2020). - Текст : электронный.
10.Hi-News.ru : Как это работает? | Система распознавания лиц : [сайт]. - Москва, 2020 -. URL: https://hi-news.ru/eto-interesno/kak-eto-rabotaet-sistema- raspoznavaniya-lic.html (дата обращения: 15.01.2020). - Текст : электронный.
11.RUSBASE : Что можно узнать, отсканировав ваше лицо? : [сайт]. -
Москва, 2020 -. URL: https://rb.ru/story/face-recognition/ (дата обращения:
15.01.2020). - Текст : электронный.
12.ХАБР : Обучение машины — забавная штука: современное
распознавание лиц с глубинным обучением : [сайт]. - Москва, 2020 -. URL: https://habr.com/ru/post/306568/ (дата обращения: 20.01.2020). - Текст :
электронный.
13.Neurohive : FaceNet — пример простой системы распознавания лиц
с открытым кодом Github : [сайт]. - Санкт-Петербург, 2020 -. URL:
https://neurohive.io/ru/tutorial/raspoznavanie-lica-facenet/ (дата обращения: 02.03.2020). - Текст : электронный.
14.CyberLeninka : Моделирование на основе искусственных
нейронных сетей как метод исследования в психологической науке : [сайт]. - Москва, 2020 -. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-na-osnove- iskusstvennyh-neyronnyh-setey-kak-metod-issledovaniya-v-psihologicheskoy-nauke (дата обращения: 05.03.2020). - Текст : электронный.
15.PYimagesearh : Face recognition with OpenCV, Python, and deep
learning : [сайт]. - Baltimore, 2020 -. URL:
https://www. pyimagesearch. com/2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python- and-deep-learning/ (дата обращения: 15.03.2020). - Текст : электронный...