📄Работа №47167
Тема: Распознавание достопримечательностей по фотографии при помощи сверточных нейронных сетей
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информационные системы
Объем:
41 листов
Год:
2018
Просмотров:
371
4225
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 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
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
📖 Введение
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.
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.
✅ Заключение
Итогом выпускной работы является кроссплатформенная программа, состоящая из обученной модели свёрточной нейронной сети, для распознавания достопримечательностей города Казань, с графическим интерфейсом пользователя.
При работе над программой был получен новый опыт использования библиотек для обучения искусственных нейронных сетей и глубокого обучения.
Все поставленные цели и задачи выполнены.
При работе над программой был получен новый опыт использования библиотек для обучения искусственных нейронных сетей и глубокого обучения.
Все поставленные цели и задачи выполнены.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.