ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 5
1.1 Подходы и методы решения задачи 5
1.2 Обзор существующих программных решений 12
1.3 Постановка задачи 16
ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ 18
2.1 Распознавание образов как область исследования искусственного
интеллекта 18
2.2 Когнитивные сервисы Microsoft 20
2.3 Распознавание лиц и эмоций 22
2.4 Анализ изображения 24
ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ 27
3.1 Архитектура системы 27
3.2 Основные технологии 28
3.3 Разработка веб-приложения 30
3.3.1 Программный модуль «Face Detect» 32
3.3.2 Программный модуль «Emotion Explorer» 33
3.3.3 Программный модуль «Image Analyzer» 34
3.4 Развёртывание веб-приложения и практическое использование 35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 38
На сегодняшний день внедрение в информационные системы методов и алгоритмов искусственного интеллекта набирает большую популярность, такие проекты позволяют значительно упростить решение задач в жизни человека, они также делают возможным получить качественные и эффективные результаты в той или иной отрасли [15]. Похожего рода разработки характеризуются своей практической значимостью. Одной из областей применения искусственного интеллекта является распознавание образов. Задача распознавания актуальна для различных сфер, таких как безопасность, психология, робототехника, маркетинг. Компьютерное зрение — современная технология, позволяющая обнаружить, классифицировать и определить объекты, извлекая данные из изображений и анализируя полученную информацию. Компьютерное зрение используется в задачах распознавания объектов, анализа видеопотока, описания визуального содержимого изображений и видео, распознавания жестов и непечатного ввода.
Люди могут запросто распознать какие-либо образы, для них не составит труда определить эмоцию, появившуюся у собеседника во время разговора. Но для информационных систем те же самые задачи довольно-таки сложны и не тривиальные.
Цель выпускной квалификационной работы - разработать интеллектуальную информационную систему для распознавания лиц, эмоций людей и анализа изображений на основе когнитивных сервисов Microsoft.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1) Исследовать теорию распознавания лиц
2) Рассмотреть когнитивные сервисы Microsoft
3) Рассмотреть способы проектирования веб-приложения
4) Создать веб-приложение, которое позволяет
распознавать лица, эмоции людей и проводить анализ изображения.
В результате проделанной работы было разработано интеллектуальное веб-приложение на основе когнитивных сервисов Microsoft, позволяющее распознавать лица, эмоции людей и проводить анализ изображения. Были рассмотрены способы проектирования веб-приложений, а также подходы к распознаванию лиц.
Удалось решить все поставленные задачи и осуществить развёртывание программного продукта на облачной платформе Azure. Приобретен новый и несравнимый опыт применения технологии AngularJS. В процессе практического использования приложения были получены количественные данные, как пользователи оценили эффективность работы приложения:
- распознавание лиц людей на изображениях - 85,7%
- распознавание эмоций людей на изображениях - 82,5
- анализ изображения - 81%
После проведения исследования и завершения разработки проекта стало очевидно, что прослеживается необходимость дальнейшего развития и совершенствования системы, дополнения функционала, актуальных обновлений версии продукта и пользовательского интерфейса.
Исходя из результатов исследования можно сделать вывод, что цель выпускной квалификационной работы достигнута, задачи реализованы в полном объёме.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
