АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 7
1 МЕТОДЫ И РЕШЕНИЯ В ОБЛАСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ И ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ЛИЦ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ 9
1.1 Приложения и инструменты в области распознавания лиц 9
1.2 Методы, применяющиеся при решении задачи выделения
информативных признаков человеческого лица на цифровом изображении 16
1.3 Применение сверточных нейронных сетей 21
1.4 Способы выделения информативных признаков человеческого лица
на изображениях 28
1.5 Выводы по разделу 32
2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АРХИТЕКТУРА СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЛИЦА
НА ЦИФРОВОМ ИЗОБРАЖЕНИИ 34
2.1 Исходные данные 34
2.2 Постановка задачи 35
2.3 Математическая модель сверточной нейронной сети для решения
задачи выделения информативных признаков человеческого лица на цифровом изображении 35
2.4 Архитектура сверточной нейронной сети для решения задачи
выделения информативных признаков человеческого лица на цифровом изображении 44
2.5 Выводы по разделу 48
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ, ВЫДЕЛЯЮЩЕГО ИНФОРМАТИВНЫЕ ПРИЗНАКИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЛИЦА НА ЦИФРОВЫХ
ИЗОБРАЖЕНИЯХ 50
3.1 Используемое оборудование и программное обеспечение 50
3.2 Анализ результатов обучения нейронной сети 51
3.3 Описание интерфейса и работы приложения 57
3.4 Описание выделения информативных признаков лица для
изображений из заданного каталога 61
3.5 Пример работы приложения 61
3.6 Выводы по разделу 64
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 65
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 67
ПРИЛОЖЕНИЯ 70
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Таблица информативных признаков 70
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Изображение архитектуры сверточной нейронной сети для выделения информативных признаков лица на цифровом изображении 72 ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Алгоритм выделения информативных признаков лица для
изображений из заданного каталога 73
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Текст программы 74
С появлением и стремительным развитием области компьютерной науки, посвященной распознаванию изображений, открылось много новых возможностей в робототехнике, поисковых системах, маркетинге и других областях.
Распознавание изображений используется для выполнения большого числа машинных визуальных задач, таких как маркировка и поиск содержимого изображений, управление автоматизированными системами, в том числе автомобилями с автоматическим управлением и системами предотвращения аварий.
Распознавание лиц - одна из важнейших составляющих распознавания изображений, а также одна из сложнейших задач - это происходит из-за сильных различий между лицами людей. Этот раздел распознавания изображений является одним из самых актуальных. В основном это связано с возрастающими практическими потребностями: применение в охранных системах, поиск людей в интернете, поиск фото в больших базах фотоснимков.
Выделение информативных признаков человеческого лица является фундаментальной областью исследований в области компьютерного зрения и распознавания лиц. Выделяются такие признаки, как пол, возраст, наличие или отсутствие растительности на лице и т. д. Оно активно используется в сфере бизнеса для анализа клиентской базы, при анализе социальных сетей, чтобы выявить зависимости между людьми и их лицевыми признаками и составить представление о предпочтениях и желаниях клиентов. Также данная область используется разработчиками в сфере машинного обучения для создания обучающих и тестовых наборов данных или как вспомогательный инструмент при распознавании лиц людей.
На основе современных тенденций в области применения распознавания лиц было принято решение реализовать приложение для автоматизации процедуры выделения информативных признаков человеческого лица. Для достижения данной цели требуется решение следующих задач:
- рассмотрение приложений и инструментов в области распознавания лиц, выявление их недостатков и достоинств;
- рассмотрение методов автоматического выделения информативных признаков человеческих лиц на цифровых изображениях;
- выбор наиболее подходящего метода реализации;
- разработка математической модели, необходимой для реализации выбранного метода;
- программная реализация приложения;
- проверка работоспособности приложения на тестовых данных.
В результате проделанной работы было разработано приложение, позволяющее выделять информативные признаки человеческих лиц на цифровых изображениях.
Данное приложение выделяет лица и их информативные признаки для всех изображений в указанном каталоге. Для выделения информативных признаков была разработана и использована сверточная нейронная сеть, выделяющая 40 информативных признаков. Точность выделения информативных признаков с помощью этой сети составила 90,55%. Такой результат превосходит точность, достигнутую в большинстве других работ в этой области.
В результате работы были решены следующие задачи:
- выполнено рассмотрение приложений и инструментов в области распознавания лиц, выявлены их недостатки и достоинства;
- рассмотрены методы автоматического выделения информативных признаков человеческих лиц на цифровых изображениях ;
- выбран метод реализации поставленной задачи;
- разработана математическая модель и архитектура нейронной сети, решающей задачу выделения информативных признаков человеческих лиц на цифровом изображении;
- выполнена программная реализация разработанной модели нейронной сети;
- проведено тестированние разработанной нейронной сети;
- разработано приложение, выделяющее информативные признаки человеческих лиц на цифровом изображении;
- осуществлена проверка работы приложения на тестовых данных.
Разработанное приложение обладает следующими преимуществами:
- обладает понятным и простым интерфейсом;
- реализовано выделение большого количества информатив
ных признаков;
- реализовано выделение лиц на изображении;
- точность выделения информативных признаков является достаточно большой и превосходит точность, достигнутую в большинстве других работ в этой области.
К недостаткам можно отнести то, что для выделения информативных признаков задействуются ресурсы компьютера, на котором установлено приложение, а не облачного сервера. Но этот недостаток компенсируется тем, что приложение не требует мощных ресурсов.
Таким образом, цель работы достигнута и все поставленные задачи выполнены.
