ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА I. ТЕХНОЛОГИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В КОМПЬЮТЕРНОМ
РАСПОЗНАВАНИИ ОБЪЕКТОВ 5
1.1. Основные понятия о распознавании объектов и направления его
использования 5
1.2. Сверточная нейронная сеть 6
1.3. Примеры приложений, распознающих образы по фотографии 8
ГЛАВА II. РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ
ДОСТОПРИМЕЧАТЕЛЬНОСТЕЙ ПО ФОТОГРАФИИ 11
2.1. Концепция проекта 11
2.2. Сбор изображений для обучения и тестирования свёрточной нейронной сети 13
2.3. Средства разработки 16
2.4. Составление и обучение модели свёрточной нейронной сети 18
2.5. Графический интерфейс пользователя 23
2.6. Направления дальнейшей работы 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 29
ПРИЛОЖЕНИЯ
Купить

Актуальность. Одной из передовых областей информатики является машинное обучение. Распознавание объектов на изображении с помощью алгоритмов машинного обучения решает многие задачи гораздо эффективнее, чем человеческое зрение. Так, свёрточные нейронные сети нашли широкое применение в задачах классификации, детектирования и распознавания изображений. Постепенно круг этих задач расширяется, поэтому не теряет актуальности разработка новых архитектур, слоёв сети и модификаций фреймворков. В данной работе реализовано приложение, распознавания достопримечательностей Казани по фотографии с предоставлением информации об объекте съёмки. Актуальность работы также связана с тем, что с каждым годом увеличивается поток туристов в наш город, многие из которых любят ходить на экскурсии без экскурсоводов. Разработанное приложение может помочь им узнать подробную информацию о достопримечательностях, в которых (или возле которых) они побывали.
Целью работы явилось создание приложения для распознавания достопримечательностей города Казани.
Для реализации указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
- описать основные понятия о распознавании объектов;
- описать сверточную нейронную сеть, как один из инструментов распознавания изображений;
- разработать концепцию проекта;
- собрать изображения достопримечательностей Казани, провести по ним обучение и тестирование свёрточной нейронной сети;
- составить модель свёрточной нейронной сети;
- реализовать программу с графическим интерфейсом пользователя в которой будет использоваться обученная модель, провести ее тестирование.
Структура работы. Выпускная квалификационная работа состоит из ведения, двух глав, заключения, списка используемой литературы и приложения. Первая глава носит теоретический характер - здесь приводятся основные понятия и направления использования распознавания объектов; дается обзор некоторых приложений, в которых реализовано распознавание объектов. Описывается сверточная нейронная сеть. Во второй главе всесторонне освещается разработка приложения распознавания достопримечательностей Казани. В заключении подводятся краткие итоги работы. В приложении приводится листинг.

Купить