Предоставляется в ознакомительных и исследовательских целях
Тема: Применение нейросетевых технологий для определения пола и возраста человека на основе фотографии лица
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
Постановка задачи 5
Обзор существующих методов решения 6
Глава 1. Нейронные сети 10
1.1. Основы нейронных сетей 10
1.2. Сверточные нейронные сети 12
1.3. AlexNet 16
Глава 2. Обучение нейронных сетей 20
2.1. Задача обучения 20
2.2. Метод обратного распространения ошибки 21
2.3. Adam 25
2.4. Предобработка данных 27
Глава 3. Выбор базы данных и параметров сетей 31
3.1. База данных 31
3.2. Фреймворк Caffe 33
3.3. Архитектура сетей 35
Выводы 38
Заключение 43
Список литературы 44
📖 Введение
Задачи определения возраста и пола человека относятся к группе задач идентификации человека. В современном социуме даже человеческий глаз не всегда способен определить пол и возраст персоны с которой он взаимодействует, так как грань между мужским и женским обликом сильно утончается. Традиционные признаки полов, такие как длина волос, растительность на лице и украшения постепенно уходят из обликов людей. Появляются и трудности в определении возраста, мы и так не во всех случаях могли точно определить возраст человека, а с развитием и популяризацией пластических операций и косметических средств, полагаться на свое зрение, и вовсе не приходится.
Самым надежным способом определения пола является, конечно, анализ крови на гормоны, но подобная процедура весьма трудоемка. Хотелось бы иметь надежную возможность распознать эти параметры более простым и быстрым способом.
В то же время с развитием информационных технологий все чаще появляется потребность в системах, оценивающих какие-либо параметры человека по фотографиям, будь то пол, возраст, раса, эмоции или даже личность индивида. Надо сказать, что у компьютерного зрения по сравнению с человеческим есть определенные преимущества, так вычислительная машина лишена заложенных в нас стереотипов. Несмотря на большое количество предложенных решений по этой теме до сих пор не была разработана система автоматической идентификации, позволяющая оценить возраст и пол человека максимально правдоподобно и безошибочно. И причин на это множество, от индивидуальности черт лица каждого человека, и непредсказуемости процессов старения как таковых, до сложности составления больших правдоподобных баз данных.
В последние несколько лет происходит большой ажиотаж вокруг подобных систем, во много благодаря вновь нарастающей популярности методов глубокого обучения, если быть точнее, сверточных нейронных сетей. В настоящее время все крупнейшие IT компании мира так или иначе стараются приложить руку к подобным исследованиям. Ежедневно выходят статьи насчет компьютерного зрения, идентификации, распознавания и классификации самых различных объектов. Кроме того, во всех последних международных олимпиадах по классификации изображений побеждают исключительно системы, основанные на сверточных нейронных сетях. Такая популярность технологии способствует постоянному совершенствованию используемых методов.
✅ Заключение
Рисунок 14.





