📄Работа №45549
Тема: РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ СЕРВИСОВ MICROSOFT
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
информационные системы
Объем:
40 листов
Год:
2018
Просмотров:
408
4300
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
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.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
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
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
📖 Введение
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.
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.
✅ Заключение
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.
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.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.