Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


Автоматическое обнаружение и трекинг объектов на основе алгоритмов компьютерного зрения

Работа №33088

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы66
Год сдачи2019
Стоимость6500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
518
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Глава 1. Обзор существующих методов 6
1.1 Основные методы реализации компьютерного зрения 6
1.2 Методы идентификации личности 9
1.2.1 Метод EigenFaces 9
1.2.2 Метод FiserFaces 10
1.2.3 Метод LBPH 12
1.3 Автоматическая система слежения за объектом 14
1.3.1 Алгоритм MeanShift 14
1.3.2 Алгоритм KLT 15
1.4 Нейронные сети 16
1.4.1 Свёрточные нейронные сети 18
Глава 2. Постановка и решение задачи 21
2.1 Цели и задачи 21
2.2 Алгоритм реализации идентификации лиц 23
2.3 Алгоритм реализации нейронных сетей 23
2.4 Используемые средства для выполнения работы 25
2.4.1 Язык программирования 25
2.4.2 Библиотеки алгоритмов компьютерного зрения 25
2.4.3 Нейросетевые библиотеки 26
2.5 Разработка базы данных 27
2.6 Разработка приложения 28
Глава 3. Результаты и оценка эффективности алгоритма 34
3.1 Предел применимости 34
3.2 Эффективность идентификации личности 35
3.2.1 Тестирование на базе «faces94» 35
3.2.2 Тестирование на базе «Celebrities» 36
3.3 Эффективность определения пола и возраста 39
3.3.1 Тестирование на базе «IMDB-WIKI» 38
3.4 Анализ результатов и выбор алгоритма 39
3.5 Пример работы алгоритма в режиме реального времени 40
Заключение 44
Список литературы 45
Приложение 1 47
Приложение 2 63
Приложение 3 66


Проблема компьютерного зрения кажется простой, потому что ее тривиально решают люди, даже самые маленькие дети. Тем не менее, это в значительной степени остается нерешенной проблемой, основанной как на ограниченном понимании биологического зрения, так и из-за сложности восприятия зрения в динамическом и почти бесконечно изменяющемся физическом мире.
Использование программного обеспечения для анализа визуального контента является такой же большой революцией в вычислительной технике, как и мобильная связь 20 лет назад, и предоставит разработчикам и предприятиям преимущество в создании удивительных продуктов.
Computer Vision - это процесс использования машин для понимания и анализа изображений (как фотографий, так и видео). Хотя эти типы алгоритмов были в различных формах с 1960-х годов, последние достижения в области машинного обучения, а также скачки в области хранения данных, вычислительных возможностей и дешевых высококачественных устройств ввода привели к значительным улучшениям в том, насколько хорошо программное обеспечение может исследовать этот вид контента.
Значительной проблемой, стоящей перед концепциями компьютерного зрения, считается неустойчивость визуальных образов, сопряженная с переменами освещённости, окраски, масштабов и ракурсов наблюдения. Также необходимо устранение неоднозначности, возникающей при проектировании трехмерных объектов реального мира на плоские изображения.
Можно распределить решение задачи идентификации личности на два этапа. Первый - определение положения лица на изображении. Подход, который применяется для ее решения может быть различен и зависит от условий его применения. Формально, как правило, используются характерные признаки для определения, что на фотографии присутствует человек, и бустинг для выявление наиболее подходящих признаков. Второй этап - идентификация. На сегодняшний день существует множество алгоритмов, для её реализации. Также наиболее развивающимся направлением в решении как этой проблемы, так и других проблем компьютерного зрения, являются нейронные сети.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Курсовые Статьи Диплом Рязань

В результате выполнения настоящей работы был создан программный модуль для системы автоматического распознавания лиц на основе каскада Хаара и метода LBPH. Разработанная программа была протестирована на базах faces94 и Celebrities, показала достаточно хороший результат распознавания 98,5% и 82%, соответственно. Также были созданы нейронные сети по определению пола и возраста человека. Точность первой нейронной сети составила 86%, второй 65%.
Был разработан программный комплекс автоматического учета посещаемости студентов на занятиях, в который также входят модуль для работы с реляционной базой данных и нейросетевой модуль. В разработанном программном обеспечении реализованы следующие функции: формирование базы данных вручную или через загрузку списка студентов из файла, автоматическая видеосъемка, определение присутствующих и отсутствующих на занятии и занесение информации об этом в базу данных, анализ посещаемости за весь семестр, определение пола и возраста лиц, оставшихся нераспознанными. Идентификация личности осуществляется в режиме реального времени, а также есть возможность работы с видеофайлами. Система была протестирована на занятиях студентов института ВМиИТ-ВМК. Для тестирования программы была создана реляционная база данных и разработаны две нейронные сети.
В дальнейшем планируется улучшить работу системы распознавания лиц с помощью комбинации нескольких методов и точность нейронных сетей, увеличив обучающую выборку (количество изображений).



1. R.Szeliski, Computer Vision Algorithms and Applications. - London: Springer- Verlag London Limited, 2011.-793 с.
2. O.Jensen, Implementing the Viola-Jones Face Detection Algorithm. - Kongens Lyngby: Technical University of Denmark Informatics and Mathematical Modelling, 2008.-36 c.
3. P. Viola,M. Jones, Robust Real-time Object Detection.//Journal of Machine Learning Research. - 2001- №15. - 2570-2576 с.
4. P. Belhumeur, J. Hespanha, and D. Kriegman. Eigenfaces vs. fisherfaces: Recognition using class specific linear projection. //IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1997- №19. - 711-720 с.
5. Stan Z. Li, Anil K. Jain. Handbook of Face Recognition. Second edition. - London: Springer-Verlag, 2011. -716 с.
6. R.Collins, Mean-shift Tracking, - CSE, -2006.-314 c.
7. R.Jatoth, S.Shubhra, Performance Comparison of Kalman Filter and Mean Shift Algorithm for Object Tracking.// Information Engineering and Electronic Business. - 2013.-№5-17-24 c.
8. А.Б.Барский, Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. — Москва: Финансы и статистика, 2004. — 176 с.
9. W.Zhao W., R. Chellappa, A.Rosenfeld. Face recognition: A literature survey.//ACM Computing Surveys.- 2003.-№35.-399-458 с.
10. T. Ahonen T., A. Hadid A., M.Pietikainen , Face recognition with local binary patterns. //Proceedings of the European Conference on Computer Vision Prague.-2004. - 469-481 с.
11. Face Recognition by Humans: Nineteen Results All Computer Vision
Researchers Should Know About-URL:
http: //web.mit.edu/sinhalab/Papers/19results_sinha_etal. pdf
12. Р.М. Синецкий, М.М. Гавриков система учета посещения занятий студентами на основе алгоритмов распознавания лиц. //Известия ВУЗов. Северо-кавказский регион. Технические науки.- 2016.-№3.-24-30 с.
13. Face Recognition with OpenCV
URL: http: //docs. opencv. org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial. html
14. Turk, M., and Pentland, A. Eigenfaces for recognition. //Journal of Cognitive Neuroscience,-1991.-№2.-7186 с
15. Шапиро Л. Компьютерное зрение - Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний,
2013. —752 c.
16. Свёрточная нейронная сеть URL: https://habr.com/ru/post/348000/
17. Age and gender multi-task predictor with deep learning in TensorFlow URL: https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-an-age-and-gender-multi-task- predictor-with-deep-learning-in-tensorflow-20c28a1bd447/


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы

Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (152561)

Новости

06.01.2018 Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров

Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ

дальше

»» Все новости

Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Заказать диплом

Приглашаем авторов студенчесчких работ


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.